臺灣博碩士論文加值系統

視訊監控在現今的生活中扮演著極為重要的角色，越來越多的監控攝影機被佈建於各個場合以協助保障人員或財產的安全。然而，大量的監控資料管理不易，負責監看畫面的管理人員注意力有限，監控的效能因而打了折扣。為了彌補人力監視與操作上的不足，我們提出使用多台PTZ(Pan-Tilt-Zoom)攝影機實現室內環境多角度自動化人物即時追蹤。透過多台攝影機之間的溝通，對目標人物持續且有效的追蹤，並透過多角度與變焦拍攝(zoom)，讓管理人員獲得更清晰的視訊監控資訊。
本研究所提出之監控系統採用H.264/AVC 壓縮技術來處理視訊資料以利畫面資訊的傳輸與保存。為減低系統負擔以達成即時追蹤，我們利用H.264 編碼過程中所擷取之冗餘(residual)資訊，輔助PTZ攝影機在旋轉過程中，對出現在畫面中之移動人物作有效的偵測。對於單一移動人物，系統會以一台距離目標物較近之攝影機執行主要追蹤，同時以鄰近幾台攝影機配合施予多角度變焦輔助拍攝。實驗結果顯示，利用多台追蹤攝影機可減少目標物消失於監控畫面的情況，經由充分利用PTZ 攝影機的功能，可得到更清晰且多角度的監控畫面。

Visual　surveillance　systems　have　played　a　more　and　more　important　role　these　days　to　protect　the　safety　and/or　properties　of　people.　In　this　research,　we　consider　building　a　real-time　multi-camera　tracking　system　by　using　PTZ(Pan-Tilt-Zoom)　cameras.　Several　PTZ　cameras　are　deployed　in　an　indoor　environment　to　track　a　single　walking　person.　Each　PTZ　camera　can　dynamically　change　its　focus　to　have　a　better　view　of　the　tracked　object　so　that　the　subsequent　intelligent　processing　or　understanding　of　the　scene　can　be　applied.　Cameras　can　communicate　with　each　other　by　exchanging　simple　messages　via　the　wireless
networking.　The　captured　video　will　be　compressed　with　the　state-of-the-art　video　codec,　H.264/AVC,　to　facilitate　the　video　transmission　and　storage.　In　order　to　achieve　the　effective　and　real-time　tracking,　we　make　use　of　the　residuals　of　H.264/AVC　to　detect　the　position　and　size　of　the　moving　object,　especially　when　the　PTZ　camera　is　not　in　the　still　mode.　The　camera　that　is　close　to　the　object　will　apply　the　principal　tracking　while　the　nearby　camera(s)　may　apply　zooming-in　on　the　walking　person　so　that　the　system　can　have　multiple　views　of　the　target.　The　experimental　results　show　the　feasibility　of　our　proposed　multi-camera　tracking　system　as　the　cases　of　failures　in　tracking　the　moving　object　can　be　significantly　reduced.

摘要　I
ABSTRACT　II
致謝　III
目錄　IV
圖目錄　VII
第一章　緒論　1
1-1　研究動機　1
1-2　論文架構　5
第二章　系統流程　6
2-1　系統簡介　6
2-1-1　H.264　簡介　6
2-1-2　系統大綱　9
2-1-3　攝影機流程　11
2-2　相關研究　15
2-3　場景架設　18
第三章　移動物偵測　20
3-1　靜態偵測　20
3-2　動態輔助　24
3-2-1　動態攝影差異　24
3-2-2　動態輔助的重要性　26
3-2-3　預測冗餘偵測　27
3-2-4　預測冗餘雜訊去除　30
3-2-5　適應性預測冗餘資料之選擇　32
3-3　移動物體圈選　34
第四章　攝影機追蹤　36
4-1　攝影機角度旋轉　36
4-2　攝影機變焦調整　41
4-2-1　追蹤與變焦流程　41
4-2-2　變焦時段判定　44
4-2-3　變焦調整　45
4-3　多台攝影機溝通　50
第五章　實驗結果　54
第六章　結論與未來研究方向　62
參考文獻　63

[1]　S.　Kamijo,　Y.　Matsushita,　K.　Ikeuchi　and　M.　Sakauchi,　"Traffic　monitoring　and　accident　detection　at　intersections,"　Proceedings　IEEE　Conference　on　Intelligent　Transportation　Systems,　pp.　703-708,1999.
[2]　H.　Lin,　T.　Liu　and　J.　Chuang,　"A　probabilistic　SVM　approach　for　background　scene　initialization,"　in　International　Conference　on　Image　Processing　(ICIP''02),　Sep　22-25　2002,　2002,　pp.　893-896.
[3]　A.　Makarov,　"Comparison　of　background　extraction　based　intrusion　detection　algorithms,"　in　Proceedings　of　the　1996　IEEE　International　Conference　on　Image　Processing,　ICIP''96.　Part　1　(of3),　Sep　16-19　1996,　1996,　pp.　521-524.
[4]　S.　Coorg　and　S.　Teller,　“Spherical　mosaic　with　quaternions　and　dense　correlation,”　International　Journal　of　Computer　Vision,　vol.　37,　pp.　259–273,　2000.
[5]　B.K.P.　Horn;　B.G.　Schunck,　“Determining　optical　flow,”　AI　Memo　572.　Massachusetts　Institue　of　Technology,　1980.
[6]　ITU-T　Recommendation　H.264　&　ISO/IEC　14496-10　AVC:　Advanced　video　coding　for　generic　audiovisual　services,　March　2005.
[7]　T.　Wiegand,　G.　J.　Sullivan,　G.　Bjontegaard　and　A.　Luthra,　“Overview　of　the　H.264/AVC　video　coding　standard,”　IEEE　Transactions　on　Circuits　and　Systems　for　Video　Technology,　vol.　13,　2003,　pp.　560-576.
[8]　Wei-Di　Hong,　Tien-Hsu　Lee,　Pao-Chi　Chang,　“Real-Time　Foreground　Segmentation　for　the　Moving　Camera　Based　on　H.264　Video　Coding　Information,”　Proceedings　of　the　Future　Generation　Communication　and　Networking,　vol.01,　2007,　pp.　385-390.
[9]　Kunio　Takaya,　Rishabh　Malhotra,　“Tracking　moving　objects　in　a　video　sequence　by　the　neural　network　trained　for　motion　vectors,”　IEEE　Pacific　Rim　Conference　on　Communications,　Computers　and　signal　Processing,　Aug.　2005,　pp.　153　–　156.
[10]　R.　Collins,　O.　Amidi,　and　T.　Kanade　“An　active　camera　system　for　acquiring　multi-view　video,”　Proceedings　of　the　2002　International　Conference　on　Image　Processing　(ICIP　''02),　September,　2002,　pp.517　–　520.
[11]　O.　Javed,　Z.　Rasheed,　O.　Alatas　and　M.　Shah,　“KNIGHT:　A　Multi-Camera　Surveillance　System,”　IEEE　International　Conference　on　Multimedia　and　Expo,　July　2003,　pp.　I-　649-52.
[12]　Kettnaker,　V.　Zabih,　R.　“Bayesian　multi-camera　surveillance,”　IEEE　Computer　Society　Conference　on　Computer　Vision　and　Pattern　Recognition,　1999.