Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 7 Đại học Đà Nẵng năm 2010
201
NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG CAMERA PHÁT HIỆN VÀ TỰ ĐỘNG
BÁM THEO ĐỐI TƯỢNG DI CHUYỂN
RESEARCH A CAMERA SYSTEM FOR AUTOMATIC
DETECT AND TRACKING OF MOVING OBJECTS

SVTH: Phạm Quang Sơn, Lê Đoàn Trương
Lớp 05DT1, 05DT3, Khoa Điện tử Viễn thông, Trường Đại học Bách Khoa
GVHD: Ths. Nguyễn Duy Nhật Viễn
Khoa Điện tử Viễn thông, Trường Đại học Bách Khoa

TÓM TẮT
Camera tự động phát hiện và bám theo đối tượng di chuyển có ứng dụng rộng rãi cho hệ
thống giám sát và an ninh. Hệ thống được trình bày trong báo cáo này bao gồm một camera gắn
trên một cơ cấu cơ khí có thể quay 360 độ được điều khiển bởi hệ thống nhúng. Hệ thống có
nhiệm vụ phát hiện và bám đối tượng đang di chuyển, thông qua điều khiển động cơ DC sao cho
ảnh của đối tượng thu được ở chính giữa tâm camera. Hình ảnh thu được sẽ truyền lên internet
thông qua giao thức HTTP theo kiểu stream. Báo cáo cũng giới thiệu về phương pháp xử lí ảnh, tự
động tìm kiếm và nhận dạng đối tượng di động. Các kết quả nghiên cứu được thực hiện bằng mô
hình thực tế và kết quả đạt được như mong muốn.
ABSTRACT
Camera, which automatically detects and tracks motion objects, is used widely for the
security and surveillance system. The System introduced in this paper consists of mechanical
structure mounted Camera which can rotate 360 degree and be controlled by an embedded
system. The target of system is to move camera when anything moves in the vision area of camera
to the center of image. The received images will be transmitted over the Internet through HTTP
protocol, this image is mjpeg type. This paper also introduces about Image Processing Method,
Technique which automatically detect and track motion objects. All research results were obtained
by using a practical model and we produced the excellent results as well as we expected.
1. Đặt vấn đề

thuật nén ảnh cho tone liên tục (mức
xám hay màu) của ảnh. JPEG khai
thác độ dư thừa sinh lý thị giác trong
ảnh. JPEG được tiến nhất trí với giải
pháp DCT thích nghi để cải thiện và
tăng cường ảnh.
3.1.2. Mã hóa JPEG: Hình 4. Sơ đồ mã hóa JPEG

Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 7 Đại học Đà Nẵng năm 2010
203
3.1.3. Chuyển đổi Cosin rời rạc DCT (Discrete Cosine Transform)
DCT thuận:

otherwise
orf
jif
vjuivu
vuF
i j
1
00
2
1
)(
),(.
16
).12(

).12(
cos)()(
4
1
),(
7
0
7
0
~
(2)
3.2. Thuật toán phát hiện sự chuyển động và bám theo đối tượng
3.2.1. Thuật toán phát hiện sự chuyển động
Có nhiều phương pháp tiếp cận
để phát hiện chuyển động trong hình ảnh
video liên tục. Có thể so sánh khung hình
hiện tại với hình nền chúng ta chụp từ
ban đầu khi bật camera hoặc từ khung
hình trước. Đối với phương pháp thứ
nhất thì đơn giản và giảm được việc xử
lý. Tuy nhiên, cách tiếp cận có một bất
lợi lớn - điều gì sẽ xảy ra, ví dụ nếu có
một đối tượng đang di chuyển ở frame
đầu tiên, nhưng sau đó nó đã biến mất.
Phương pháp thứ hai thì xử lý phức tạp
hơn, xử lý nhiều hơn nhưng lại thích nghi
với mọi môi trường, kể cả môi trường ít
thay đổi hoặc thay đổi nhiều. Nhược
điểm là nếu đối tượng di chuyển một
cách rất chậm thì hệ thống không phát

N
N
Y
Y
Hình 5. Lưu đồ thuật toán phát hiện sự chuyển động
Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 7 Đại học Đà Nẵng năm 2010
204
của 2 khung hình xám kia và so sánh với một ngưỡng cho trước. Tiếp đó, chúng ta sẽ nhận
được một hình ảnh ở đầu ra (result) với các
điểm ảnh màu trắng nơi mà những điểm ảnh
của khung hiện tại khác với khung hình trước
đó với một ngưỡng cho trước ở trên còn lại
màu đen. Ta có thể đếm các điểm ảnh màu
trắng và nếu số điểm ảnh của nó lớn hơn một
mức độ báo động xác định trước chúng ta có
thể báo hiệu về một sự kiện chuyển động.
Lưu đồ thuật toán được thể hiện ở hình 5.
3.2.2. Thuật toán bám theo đối tượng
Khi có sự di chuyển giữa 2 khung hình
ta sẽ xác định được tọa độ lớn nhất và nhỏ nhất
trên một hàng mà ở đó pixel của hai khung
hình có giá trị khác nhau, sau đó ta sẽ tìm được
giá trị trung bình của các tọa độ kia đó là tâm
của đối tượng di chuyển. Nếu tâm này nằm
ngoài điểm ảnh mà định nghĩa trước là điểm
min và max thì điều khiển động cơ quay sang
trái hoặc phải tùy vào là vượt điểm max hoặc
min. Lưu đồ thuật toán được thể hiện ở hình 6.
4. Kết quả
Kết quả thi công phần cứng hệ thống cũng như thuật toán xử lý ảnh được thể hiện

Tuyển tập Báo cáo Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 7 Đại học Đà Nẵng năm 2010
205

Hình 9. Ảnh sau khi chuyển sang gray

Hình 10. Ảnh đầu ra và tâm của sự thay đổi
Kết luận
Bài báo đã xây dựng được thuật toán xử lý ảnh và điều khiển bám theo đối tượng
chính xác. Mô hình thực nghiệm cho kết quả tốt khẳng định tính đúng đắn của thuật toán.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Ths. Nguyễn Duy Nhật Viễn (2006), “Giáo trình xử lý ảnh”, Ch. 3. Tr. 26-39.
[2] Andrew Kirillov, Software Developer (4/2007), “Motion Detection Algorithms”
[3]