Управление камеры видеонаблюдения для наблюдения движущихся объектов на основе микроконтроллера

Размещено на http://www.allbest.ru/

Институт информационных и вычислительных технологий

УПРАВЛЕНИЕ КАМЕРЫ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ ДЛЯ НАБЛЮДЕНИЯ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА

Исламгожаев Т.У., Елеусинов А.И., Джолдасбаев С.К.

Казахстан

Аннотация

видеонаблюдение камера алгоритм компьютерный

В статье описан эффективный метод оптимизации устройства управления камер видеонаблюдения и ее наблюдения за движущимися объектами для использования работ систем компьютерного зрения и видеонаблюдения, состоящих из двух подвижных частей с помощью микроконтроллеров на базе платформы ARDUINO. Основная цель работы написание оптимальных алгоритмов для управления устройства состоящего из двух сервоприводов HS-785HB, с помощью микроконтроллеров Arduino Uno и создание программного обеспечения, распознающего движущееся объекты с помощью библиотек OpenCV на основе метода Лукаса-Канаде. Для достижения цели предложено минимальное количество устройств и инструментов.

Ключевые слова: видеокамера, платформа Arduino, видеонаблюдение, сервопривод, микроконтроллер, программное обеспечение, робототехника, система компьютерного зрения (СКЗ), метод Лукаса-Канаде, наблюдение за объектом, библиотека OpenCV.

Введение

Система компьютерного зрения широко используется во всех сферах науки и техники. В том числе: в системах робототехнического «зрения», в системах безопасности (видеонаблюдения), в системах взаимосвязи человек-компьютер, в системах связи и т.д. Такими системами решаются сложные проблемы следующего характера: определение места системы наблюдения, распознавание и поиск определенного объекта, наблюдение динамических объектов. Оглашенные вопросы соответственно в той или иной сфере требуют автономного или ручного управления.

В данной работе предложено управление камеры, то есть СКЗ, и вычисления оптических потоков координат изначально указанной точки ее наблюдения (), закреплённой на устройстве состоящей из двух сервоприводов.

Целью работы является создание алгоритма управления дистанционной подвижной мобильной платформы для наблюдения и сопровождения движущегося объекта. Проверка алгоритма на практике о применимости на платформе Arduino.

Постановка задачи. Задача трекера (наблюдателя) - оценка траектории движения объекта. Из камеры к наблюдателю в реальном времени поступают видеопотоки и указывается первоначальное положение объекта (). На следующих кадрах движение объекта наблюдения определяется автоматический.

Создать алгоритм для удобной системы управления движения видеокамеры, состоящая из двух степеней свободы. Нужно соответственное управление устройством времени для полного распознавания назначенного объекта каждого момента времени.

В данной работе система управления видеокамерами состоит из двух сервоприводов (угол поворота 360°): первый привод l1 и второй l2, камера плотно закреплена на втором приводе, то есть оптическая ось ее объектива пересекаются с осью поворота первого привода и перпендикулярна ей. Само устройство установлено на мобильной платформе.

Программирование микроконтроллера осуществляется на ПК через USB порт. Для программирования была использована среда программирования Arduino 1.0.6. Микроконтроллер ATmega328 удобна для программирования и при внедрении новых программ не требует дополнительных программаторов.

Распознавание и наблюдение объекта. Анализ движения объекта хорошо изученная часть машинного зрения. Одним из методов выделения движущегося объекта из изображения является метод оптических потоков. Считается что оптические поток и область движения равны, если интенсивность освещения во время перемещения на плоскости изображения не меняется. Естественно, что такие условия на практике требуют больше ограничений.

Методы наблюдения за объектами находящимися в движении можно разделить на две группы: 1) одногипотезные методы - дают возможность наблюдения одной возможной траектории движения, 2) многогипотезные методы - наблюдает за несколькими траекториями, выбирает самую актуальную.

Оптический поток - это наблюдаемый вид движения между двумя изображениями каждой точки [1]. На самом деле, оптический поток - поля движения, потому что движение точек между изображениями происходит в определенной скорости.

- пусть будет интенсивностью точки на пикселе в момент времени t первого кадра. Тогда в промежутке времени точка на пикселе на втором кадре сдвинется вместо и . Если будем считать что интенсивность не меняется, то

(1)

Преобразуем в ряд Тейлора:

(2)

От (1) и (2):

(3)

То есть,

(4)

здесь - скорость оптического потока в точке.

- координаты в пространстве и частные производные по времени.

Итак,

(5)

Уравнение (5) - это уравнение оптического потока. Уравнение состоит из двух переменных . Чтобы оценить траекторию движения надо найти векторы .

Самый распространенный дифференциальный метод оценки оптического потока - метод Лукаса-Канаде [2]. В этом алгоритме движение вычитается самым простым путем и исключается возможности изменения области близ наблюдаемой точки.

По методу Лукаса-Канаде считается, что перемещение между двумя кадрами небольшое и между соседними точками D={ они одинаковые. Тогда, получаем следующую систему уравнении:

(6)

Преобразование (6) в матричном виде :

, , (7)

Система уравнений (6) вычисляется в рамках точек . Если увеличим количество точек в окрестности точки , то и в системе уравнений (6) увеличится количество уравнений. Для решения данной проблемы используется метод наименьших квадратов: или .

(8)

Для вычисления оптического потока методом Лукаса-Канаде используется библиотека OpenCV [3,4]. В этой зрительной библиотеке есть специальная функция как:

void cvCalcOpticalFlowPyrLK(const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prevPyr, CvArr* currPyr, const CvPoint2D32f* revFeatures, CvPoint2D32f*currFeatures, int count, CvSize winSize, int level, char* status, float* track_error, CvTermCriteria criteria, int flags).

Реализация проекта. Аппаратная структура оборудования подвижной видеокамеры созданный на основе СКЗ состоит из следующих: платформа Arduino, два сервопривода HS-785HB, вспомогательная платформа Adafruit 16-Channel 12-bit PWM, камера Logitech HD720p.

Arduino - информационная вычислительная платформа, основными ее компонентами являются простая платформа языка Processing/Wiring и среда обработки Processing/Wiring [4].

Контроллер Arduino Uno состоит из микроконтроллера Atmel AVR (в старых версиях ATmega328P, ATmega168 ж?не ATmega8), а так же дополнительных закрепительных элементов для программирования и связи с другими сетями (1-рис.). Для работы на данной платформе она соединяется с компьютером с помощью USB или же через AC/DC порты подается энергия. Более подробное описание указано на 1-схеме.

Платформа Arduino программируется с помощью ПО. Язык программирования устройства Arduino сделано на основе языков С/С++.

1-рисунок - платформа Arduino Uno

1-схема

Для дополнительных работ на платформе Arduino имеются многие сенсоры и платы. В данной работе с целью расширения функциональных возможностей устройства использована плата Adafruit 16-Channel 12-bit PWM.

Плата позволяет одновременно управлять 16-ю сервоприводами. Поэтому в будущем возможны соединения других устройств для расширения степеней свобод устройства. В данном случае к вспомогательной плате Adafruit 16-Channel 12-bit PWM подсоединено два сервопривода. (2-рис.) [5]. Для управления сервоприводами используется специальная библиотека Adafruit-PWM-Servo-Driver-Library.

2-сурет - вспомогательная плата Adafruit 16-Channel 12-bit PWM

Для задачи слежки движущегося объекта камеру в изначальном положении можно установить в двух вариантах. Первое - наблюдаемый объект полностью находится на сцене на стационарном фоне. Второй - наблюдаемый объект находится вне зоне наблюдения.

Для самоуправления (автономного управления) применяется первый вариант. Потому что по методу Лукаса-Канаде в начале наблюдения указываются координаты объекта наблюдения (3-рис.).

3-рисунок - Изначальное положение объекта и ее траектория передвижения

С помощью библиотеки OpenCV был составлен программный код, который наблюдает (указывает) траекторию движения объекта наблюдения от изначального положения . Подвижное устройство наблюдает за объектом с помощью изъятия данных, местоположения после перемещения , из видеопотока в реальном времени. Структурная схема управления выглядит следующим образом:

4-рисунок - Структурная схема автономного управления

Для управления устройством в ручную в среде Arduino пишется программа управления и загружается на платформу. Далее для слежки объекта с помощью команд пишется ПО на языке С# в программной среде Visual Studio. Для управления устройством платформа соединяется через USB порт с компьютером и выбирается соответствующий порт (СОМ) и бод (бит/c, bps). Для каждой степени свободы имеются два направления (5-рис.). Сервопривод l1 управляется с помощью кнопок «вправо» и «влево», а сервопривод l2 соответственно с помощью кнопок «вверх» и «вниз». С помощью кнопки «пробел» можно вернуться в изначальное положение.

5-рисунок - Интерфейс управления вручную подвижной системы видеонаблюдения

6-рисунок - Структурная схема ручного управления

Заключение

В данной работе предложено управление мобильной платформы с подвижным устройством системой СКЗ с помощью платформы Arduino. Для управления системой была создана КП, а так же проверена на действующем устройстве пригодность алгоритма для работы данной системы. При работе автономного управления системы был применен алгоритм Лукаса-Канаде. Результаты исследования можно применить в различных прикладных задачах компьютерного зрения. Так же само устройство можно применять в работах видеонаблюдения и видеосъемок.

В дальнейшем планируется применение данной системы для дистанционного управления автономного распознавания объекта в движении.

Литература

1. Alireza Bab-Hadiashar, David Suter. Robust Optic Flow Computation. - International Journal of Computer Vision 29(1), 59-77 p. 1998

2. Сакович И.О., Белов Ю.С. Применение метода Лукаса -- Канаде для вычисления оптического потока. Инженерный журнал: наука и инновации, 2014, вып. 7.

3. Learning OpenCV. Computer Vision in C++ with the OpenCV Library. Adrian Kaehler, Gary Bradski. 2013. -575p.

4. OpenCV кітапханасы. Motion Analysis and Object Tracking. URL: http://docs.opencv.org/

5. Arduino. Электронды ресурс. URL: http://www.arduino.cc/

6. Adafruit 16-Channel Servo Driver with Arduino. http://learn.adafruit.com/16-channel-pwm-servo-driver

Размещено на Allbest.ru