Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực trong bài toán tự động giám sát giao thông tại việt nam

TSENG, CHING-YUNG LIN AND JOHN R.SMITH, 2002, Real-time Video Surveillance for Traffic Monitoring using Virtual Line Analysis, Proc.. IEEE International Conference on Multimedia and Exp

NG D NG CÔNG NGH X LÝ NH TH I GIAN TH C TRONG BÀI

KS Lê Qu c Anh, TS Phan T ng Lai Trung tâm KHKT & CNQS PGS TS Lê Hùng Lân, ThS Nguy n V n Ti m

Tr ng H GTVT Hà N i

Tóm t t

Trong bài báo này chúng tôi trình bày nh ng k t qu kh quan trong vi c áp d ng công ngh x lý nh th i gian th c cho bài toán t ng giám sát giao thông t i Vi t Nam, c th c hi n trong khuôn kh tài KC-03-21 Tr ng tâm c a bài toán là

m s l ng xe ô tô, xe máy trên ng ph trong m t kho ng th i gian nh t nh, tính v n t c trung bình c a dòng giao thông và tính chi u dài hàng i khi x y ra ách

t c b!ng chu"i nh thu nh n c t# các camera trong th i gian th c Trên c$ s$ phân tích các gi i thu t ã c áp d ng trong các h th ng t ng giám sát giao thông t i m t s n %c trên th gi%i, bài báo a ra gi i pháp c i ti n nâng cao chính xác, phù h p v%i i u ki n giao thông t i Vi t Nam S n ph&m c a quá trình nghiên c'u là m t h th ng ch $ng trình máy tính hoàn ch(nh, k t qu th nghi m b %c )u trên ng ph Hà N i cho th y trong i u ki n bình th ng ban ngày có 90%-95%

s l ng xe c phát hi n và m, v n t c c a dòng xe c*ng tính c v%i chính xác 90%-93% tu+ thu c vào i u ki n môi tr ng

1 ,t v n

Trong gi i quy t bài toán qu n lý, i u hành và i u khi n giao thông không th thi u

c vai trò thông tin v l u l ng và t c dòng xe có c nh ng thông tin này các n c trên th gi i ã s d ng nhi u lo i c m bi n nh c m bi n áp l c, vòng t , quang, và g n ây s d ng công ngh x lý nh camera Công ngh này có u i m

ch có linh ho t cao, không ph i can thi p nhi u và ch u nh ng nh h ng liên quan

c a c s h t ng ng sá, c ng ng m, áng ti c là Vi t Nam, do c i m dòng giao thông a ph ng ti n không ch y thành làn xe v i giãn cách rõ ràng trên ng, nên h u nh không áp d ng c b t k m t lo i c m bi n nào nói trên (tr nh ng

tr ng h p c bi t nh t i các tr m thu phí, ) Các ph n m m m xe qua x lý nh

c a các n c tiên ti n trên th gi i c ng không áp d ng c Vi t Nam vì lý do này

Hình 1 Mô hình h th ng giám sát giao thôngd a trên công ngh

x lý nh

Camera

Chu i nh ã s hoá

Thu t toán x lý nh

a ra thông tin

v giaothông

Trong bài báo này a ra m t gi i pháp k! thu t x lý nh m i, cho phép m ra tri n

l n v"ng u tiên có thi t b o, m xe Vi t Nam, tháo g# hàng lo t các v n qu n

lý, i u hành giao thông có liên quan

$ng d ng công ngh x lý nh th i gian th c trong giám sát giao thông là d a vào s

h tr tính toán c a máy tính th c hi n các thu t toán x lý nh trích l"c ra các thông tin c n thi t t chu i các nh giao thông thu c b i camera Các thông tin c a

ra và c p nh t liên t c th i gian th c s% h tr &c l c cho công tác qu n lý giao thông

nh s l ng xe c i trên ng, v n t c c a t ng xe, chi u dài hàng i khi x y ra ách

t&c, ho c cao h n n a là

nh n d ng bi n s xe,

Mô hình chung c a h

th ng giám sát giao thông b'ng công ngh

x lý nh camera c mình ho nh hình 1

M t h th ng giám sát giao thông nh v y s% bao g(m m t s các

b c x lý nh ti n x

lý nh, phát hi n i

t ng trong vùng quan sát c a camera, tách i

t ng ra kh)i nh n n,

nh n d ng i t ng và b&t bám i t ng Mô hình chung c a bài toán có th c minh ho nh hình 2

2 Xây d ng h th ng

x lý nh b'ng máy tính, tr c tiên ph i s hoá c b*c nh ó S hoá các to trong m t ph+ng xy g"i là l y m,u nh và s hoá theo biên g"i là l ng t hoá m*c xám Sau khi s hoá thì nh c cho d i d ng ma tr n (1)

Hình 2 S ( dòng mô t các ti n trình x lý c a h th ng

K t qu B&t bám i t ng Nh n d ng Tách i t ng

Camera Chu i nh Ti n x lý nh Phát hi n i t ng

( )

−

−

=

1 , 1

1 , 1 0

,

1

1 , 0

1 , 0 0

, 0 ,

M N f N

f N

f

M f f

f

M f f

f y

x

trong ó: f(i,j) là giá tr m*c xám c a nh t i i m có to (i,j) M i ph n t c a f(x,y)

c g"i là m t pixel

Lân c n c a m t pixel t i to (x,y) là các i m có to nh sau:

(x,y-1); (x,y+1); (x-1,y); (x+1,y); (x-1,y-1); (x-1,y+1); (x+1,y-1); (x+1,y+1) (2)

2.1 Ti n x lý nh

ây là quá trình th c hi n u tiên c a h th ng Giai o n này g(m các quá trình lo i b) nhi u và chuy n -i nh v d ng n gi n x lý và nâng cao chính xác cho các giai o n sau .nh thu c t camera th ng là nh RGB 24 ho c RGB 32, ta mu n chuy n -i nó v d ng nh xám n gi n, công th*c chuy n -i nh sau:

Giá tr m u = 0.299*R + 0.587*G + 0.114* B (3) Sau ó, nh c quét b'ng b l"c Median lo i b) nhi u theo công th*c:

f(x,y) = Median{M[i,j], (i,j)∈ W} (4) trong ó W là các lân c n c a i m nh (x,y) nh nh ngh/a (2)

2.2 Phát hi n và tách i t ng

ây là b c u tiên và là quan tr"ng nh t trong bài toán này, i t ng c phát hi n

và tách ra kh)i hình n n trong ti n trình x lý này s% là u vào cho các b c x lý ti p theo Có m t s ph ng pháp th c hi n ch*c n ng này v i các u, nh c i m khác nhau Trong bài báo này, chúng tôi trình b y m t thu t toán c ánh giá là hi u qu

nh t, nó v a m b o vi c phát hi n và tách các i t ng m t cách y , chính xác,

v a m b o c chi phí th i gian áp *ng th i gian th c, ngoài ra thu t toán này còn có u i m là t thích nghi c v i các thay -i c a i u ki n và ánh sáng môi

tr ng tác ng lên nh Tuy nhiên, nó có m t h n ch ó là tr c khi th c hi n thu t toán, ta ph i kh i t o nh tham chi u, là nh ban u c a hi n tr ng giao thông mà không có i t ng xe nào trong ó Thu t toán c a ra nh sau:

G"i nh tham chi u t i th i i m t là Bt và Vt là m t nh nh phân ch*a các i t ng

c phát hi n và tách ra Giá tr Vt c tính nh sau:

( )= ( )− ( )≤

otherwise

T j i B j i f if j

i

t

1

, ,

0 , (5)

Nh v y, n u nh d li u vào ft không có ch*a i t ng nào, thì nh tham chi u và nh

d li u là trùng nhau, giá tr Vt b'ng 0 Còn n u trong nh d li u có ch*a i t ng, thì các vùng nh ch*a i t ng s% có giá tr khác so v i nh tham chi u, và t i các v trí ó giá tr c a Vt b'ng 1 còn các v trí khác b'ng 0 Camera c coi là t c nh, tuy

nhiên trên th c t nó luôn b rung ho c dao ng trong m t kho ng nh), ngoài ra hình

nh thu c còn b thay -i b i s thay -i ánh sáng t nhiên và các i u ki n khác Chính vì th mà trong phép tr tuy t i ta ph i cho thêm giá tr ng #ng T lo i tr nhi u gây ra b i các nguyên nhân này Và c ng chính vì môi tr ng luôn bi n -i mà

nh tham chi u ph i c c p nh t liên t c m b o luôn (ng nh t v i hình n n c a

nh d li u hi n t i

Công th*c c p nh t nh tham chi u nh sau:

B t+1 =(B t V t +(1−V t)f t)(1−α)+B tα (6)

α là h'ng s có giá tr t 0-1

Nh v y các vùng c a nh d li u hi n t i mà không ch*a i t ng s% luôn c c p

nh t tr l i nh tham chi u Giá tr α s% cho bi t t0 l c p nh t nh tham chi u

2.3 Nh n d ng và b t bám i t ng

Sau khi phát hi n và tách i t ng kh)i nh, ta thu c nh nh phân V ch0 ch*a các

i t ng là các ph ng ti n giao thông ang xét Nhi m v c a ph n này là nh n d ng

t ng i t ng xem chúng là i t ng ôtô, xe máy hay là các i t ng khác, sau ó

th c hi n vi c b&t bám chúng Trong ph n này chúng tôi s d ng ph ng pháp so sánh m,u nh n d ng t ng i t ng Ph ng pháp này s% so sánh i t ng v i m t s m,u cho tr c i t ng s% c nh n d ng khi có s gi ng nh t v i m t trong các m,u M c tiêu c a bài toán là tính c v n t c c a t ng i t ng chuy n ng cùng

m t s thông tin khác, vì v y th c ch t c a bài toán tr thành bài toán b&t bám nhi u

m c tiêu chuy n ng qua chu i nh thu nh n t camera M i khi i t ng vào khung hình camera, ta b&t u phát hi n và bám theo nó cho t i khi nó ra kh)i khung hình

D a vào th i gian bám i t ng và chi u dài c a khung hình ta có th tính ra v n t c

di chuy n c a i t ng có th b&t bám c i t ng, ta ph i g&n c m i liên

k t gi a các i t ng trong d li u hi n t i v i các i t ng trong d li u tr c ó hay nói cách khác là ph i nh n bi t c i t ng trong hai nh d li u liên ti p này có

là m t hay không

Các b c ti n hành thu t toán nh sau:

B c 0: Kh i t o c s d li u r ng D mà s% ch*a các i t ng M i i t ng s%

c gán vào m t l p th c th g(m các thu c tính: v trí, hình dáng, kích th c, ch ng

lo i, t-ng th i gian b&t bám,

B c 1: Th c hi n trích l"c i t ng t d li u nh hi n th i

B c 2: V i m i i t ng thu c th c hi n so sánh v i các i t ng trong D:

N u không trùng kh p, có ngh/a i t ng m i b&t u vào khung hình camera, v y l u

nó vào D cùng các thu c tính N u tìm th y, có ngh/a nó v,n ang di chuy n trong t m hình camera, v y c p nh t l i các thu c tính c a nó trong D

ngh/a trong nh hi n t i không ch*a các i t ng này, v y n th i i m này nó ã ra kh)i khung hình camera, ta có th a ra k t lu n v nó và xoá kh)i c s d li u D

B c 4: L p l i b c 1 cho d li u nh k ti p

Mô hình h th ng trong bài toán này nh hình 3

3 K t qu t c

H th ng ch y th nghi m bao g(m 1 camera k! thu t s v i thông s 25 hình/giây, h

m u RGB 24 và kích c# t ng nh là 320x240 pixel, 1 máy tính có c u hình Pentium(R)

4 CPU 2.40GHz, RAM 128MB Camera c n i ghép v i máy tính qua c-ng giao ti p USB D li u quay th c t m t s ng ph Hà N i và truy n vào máy tính Hình 4 minh ho giao di n c a ch ng trình và màn hình th hi n k t qu sau khi bóc tách các

i t ng xe kh)i hình n n

So sánh k t qu sau 20 phút th c hi n c a ch ng trình v i k t qu m th công cho

th y, s l ng xe ô tô và xe máy c b&t bám và m trong i u ki n ánh sáng t t là 90%-95%, v i v n t c dòng xe là 90%-93%

4 K t lu n

Trên ây ã trình bày m t s k t qu nghiên c*u ban u v bài toán x lý nh camera

th i gian th c i v i v n t ng giám sát giao thông K t qu thu c cho th y

h ng nghiên c*u này hoàn toàn có th áp d ng th c t t i Vi t Nam Th i gian ti p theo chúng tôi s% ti p t c th nghi m s n ph1m v i các i u ki n khác nhau v ng

Hình 3 Mô hình h th ng t ng giám sát giao thông

.nh tham chi u Phát hi n và tách xe

C p nh t nh d li u vào

Hình 4 Giao di n ch ng trình và k t qu c a bài toán t ng giám sát giao thông

sá, th i ti t, m t dòng xe, và hoàn ch0nh m t s v n khác nh nh n d ng ch ng

lo i xe, nh n d ng bi n s xe,

Tài li u tham kh o

[1] BELLE L TSENG, CHING-YUNG LIN AND JOHN R.SMITH, (2002), Real-time

Video Surveillance for Traffic Monitoring using Virtual Line Analysis, Proc IEEE International Conference on Multimedia and Expos, Switzerland

[2] CHRISTOPHER JOHN SETCHELL, (1997), Application of Computer Vision to

Road-traffic Monitoring, PhD thesis in the Faculty of Engineering, Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Bristol, UK

[3] COHEN AND MEDIONI G., (1999), Detecting and tracking moving objects in

video surveillance, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

[4] CUCCHIARA R., PRATI A., VEZZANI R., (2004), Real Time Motion

Segmentation From Moving Cameras, Real-Time Imaging, vol 10,3,127-143

[5] CUCCHIARA R., PRATI A., VEZZANI R., (June 16-22, 2003), Object

Segmentation in Videos from Moving Camera with MRFs on Color and Motion Features, Proceedings of IEEE-CS Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (IEEE CVPR 2003), Madison, Wisconsin, USA, vol 1, 405-410

[6] CUCCHIARA R., GRANA C., PRATI A., (May 31, 2002), Detecting Moving

Objects and their Shadows: an evaluation with the PET2002 dataset, Proceeding of Third IEEE International Workshop on Performance Evaluation of Tracking and Surveillance (PETS 2002) in conj with ECCV 2002, Copenhagen, Denmark, 18-25

[7] JOHN F.J, (1989), Traffic monitoring in Great Britain, Second International

Conference on Road Traffic Monitoring, 1-4

[8] KOREN C., SCHVAB J., (1989), Traffic survey system in Hungary, Second

International Conference on Road Traffic Monitoring, 10-13

[9] LEE S.C, (1989), Road Traffic Monitoring in Hong Kong, Second International

Conference on Road Traffic Monitoring, 14-18