Gépi látás alapú célkövető rendszer készítése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Blázovics László
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

A modern világban egyre inkább növekszik az igény a valós idejű, automatizált megfigyelő és nyomkövető rendszerekre. Lehetőség nyílik a térfigyelő kamerák képét figyelő biztonsági személyzet felváltására specializált, beágyazott képfeldolgozó rendszerekkel. Ehhez olyan kiértékelő és döntő algoritmusokra van szükség, melyek tükrözik az emberi vizuális érzékelés hatékonyságát, vagy akár túl is szárnyalják azt. Erre nyújt megoldást a gépi látás területe, ahol matematikai alapokon nyugvó képfeldolgozási metódusokkal nyerhető ki releváns vizuális információ a körülvevő világról kamerák képén keresztül.

Igény lehet egy olyan rendszerre, mely a felhasználó kertjében megjelenő kóbor állatokat követi nyomon, és egy kisméretű vízágyú segítségével azokat elzavarja. A rendszer célja, hogy a kameráin keresztül érzékelve valós időben nyerje ki a kóbor állatok térbeli elhelyezkedését. A jelen munka során egy ilyen egyszerű célkövető rendszer prototípus képfeldolgozó egységének elkészítése követhető végig. Az OpenCV gépi látás függvénykönyvtár használatán keresztül bemutatom a sztereó kamerák, a háttérkivonás (background subtraction) és a foltdetektálás (blob detection) elméletét, melyek mozgó objektumok kiszűrésére és lokalizációjára alkalmasak. A metódusokat alkalmazva elkészítek egy prototípus szoftvert, melyet a hardverlehetőségek vizsgálata után ODROID single board számítógépen tesztelek két PlayStation Eye kamerából álló sztereó rendszerrel. Vizsgálom az algoritmusok erőforrásigényét, és megnézem a prototípus használhatóságát egy PC-hez képest csökkentett számítási teljesítményű beágyazott rendszeren.

Végül továbbfejlesztési és javítási lehetőségeket vázolok a jövőre nézve, mely által az eszköz alapja lehet komolyabb gépi látás alapú feladatokat végző rendszereknek.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.