تشخیص عابر پیاده

تشخیص عابر پیاده یک کار ضروری و مهم در هر سیستم نظارت تصویری هوشمند است، زیرا اطلاعات اساسی برای درک معنایی فیلم‌های ویدئویی را فراهم می‌کند که به دلیل داشتن پتانسیل برای بهبود سیستم های ایمنی، گسترش آشکاری در برنامه های کاربردی خودرو دارد. بسیاری از تولیدکنندگان خودرو( به طور مثال ولوو، فورد، جنرال موتورز و نیسان) این را به عنوان یک گزینه سیستم پیشرفته کمک راننده در سال 2017 ارائه کردند.

چالش ها 

 سبک های مختلف لباس ها در ظاهر
 فصل بندی های مختلف ممکن
 وجود لوازم مسدود کننده
 انسداد های مکرر بین عابرین پیاده

رویکرد های موجود 

علیرغم چالش ها، تشخیص عابر پیاده هنوز در سال های اخیر یه عنوان یک حوزه تحقیقاتی فعال در بینایی کامپیوتری مانده و رویکرد های بسیاری پیشنهاد شده است.

تشخیص کلی نگر 
آشکارساز ها تعلیم داده شدند تا با اسکن کل یک فریم ویدئویی عابرین پیاده را جستجو کنند. اگر ویژگی های داخل تصویر محلی با معیار های خاصی مطابقت داده شوند به اصلاح "شلیک" میکنند. بعضی از روش ها از ویژگی های سراسری مانند الگوی لبه استفاده میکنند، بعضی دیگر هم از ویژگی های محلی مانند هیستوگرام توصیفگر های گرادیانی استفاده میکنند. مشکلی که این روش دارد این است که عملکرد را میتوان به راحتی با آشفتگی پس زمینه یا انسداد تحت تاثیر قرار داد.

تشخیص بخش محور 

عابرین پیاده به عنوان مجموعه ای از قطعات مدل میشوند که ابتدا با یادگیری ویژگی های محلی که شامل ویژگی های لبه و جهت گیری است افراض میشوند. سپس این بخش ها به همدیگر ملحق میشوند تا بهترین مجموعه از فرایض عابر پیاده تشکیل شود. اگرچه به نظر میرسد این روش جذاب باشد اما تشخیص قطعه به خودی خود کار سخت و دشواریست. اجرای این رویکرد از یک روش استاندارد برای پردازش داده های تصویر پیروی میکند که ابتدا شامل ایجاد یک هرم تصویری با نمونه برداری متراکم، محاسبه ویژگی ها در هر سطحی، طبقه بندی در همه مکان های ممکن و در نهایت حدف غیر حداکثری برای ایجاد مجموعه بسته های محدودکننده نهایی.

تشخیص تکه محور 

در سال 2005، لیبه و همکاران، روشی را پیشنهاد دادند که هم تشخیص و هم تقسیم بندی را با نام مدل شکل ضمنی(ISM) ترکیب میکند. یک کتاب کد از ظاهر ظواهر محلی در طول یادگیری آموزش داده میشود. در پروسه تشخیص از ویژگی های محلی استخراج شده برای تطبیق با ورودی های کتاب کد استفاده میشود و هر تطابق یک رای به فرض عابرپیاده اضافه میکند. با اصلاح بیشتر این فرض ها میتوان نتیجه تشخیص نهایی را بدست آورد. از مزایای این روش میتوان به نیاز کم تصاویر آموزشی اشاره کرد.

تشخیص حرکت محور 
وقتی شرایط اجازه بدهد(دوربین و شرایط روشنایی ثابت باشند و غیره) حذف کننده پس زمینه میتواند به شناسایی عابرین پیاده کمک کند. حدف کننده پس زمینه پیکسل های جریان ویدئویی را به عنوان پس زمینه، جایی که هیچ حرکتی شناسایی نمیشود یا پیش زمینه، جایی که حرکت شناسایی میشود طبقه بندی میکند. این روش سایه های (اجزای متصل به پیش زمینه) هر عنصر متحرک در صحنه از جمله افراد را برجسته میکند. الگوریتمی در دانشگاه لیژ برای تجزیه و تحلیل شکل این سایه ها به منظور شناسایی انسان ها درست شده است. از آنجایی که روش هایی که سایه ها را به عنوان یک کل در نظر میگیرد و یک طبقه بندی واحد را انجام میدهد، به طور کلی نسبت به نقص های شکل بسیار حساس هستند، یک روش بخش محور که سایه ها را در مجموعه ای از مناطق کوجکتر تقسیم میکند برای کاهش تاثیر نقصان ها ارائه شده است. برخلاف سایر روش ها، این مناطق این معنای تشریحی ای ندارند. این الگوریتم برای تشخیص انسان ها در جریان های ویدئویی سه بعدی گسترش یافته است.

تشخیص با استفاده از چندین دوربین 
فلورت و همکاران روشی را برای ادغام چند دوربین کالیبره شده و تشخیص چند عابر پیاده پیشنهاد دادند. در این روش صفحه زمین به سلول های شبکه ای یکنواخت و بدون هم پوشانی معمولا در اندازه های 25 در 25 سانتی متر تقسیم میشوند. آشکارساز یک نقشه احتمال اشغال(POM) تولید میکند که تخمینی از احتمال اشغال شدن هر سلول شبکه توسط یک شخص ارائه میدهد. با توجه به دو تا چهار پخش ویدئویی هماهنگ که در سطح چشم و از زوایای گوناگون گرفته شده این روش میتواند به طور مئثر یک مدل تولیدی را با برنامه نویسی پویا ترکیب کند تا علیرغم انسداد و تغییرات روشنایی قابل توجه، شش شخص مجزا را در هزاران فریم به طور دقیق دنبال کند. همچنین میتواند مسیر های متریک دقیقی را برای هرکدام از اشخاص استخراج کند.

منابع 

 C. Papageorgiou and T. Poggio, "A Trainable Pedestrian Detection system", International Journal of Computer Vision (IJCV), pages 1:15–33, 2000
 ^ N. Dalal, B. Triggs, “Histograms of oriented gradients for human detection”, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 1:886–893, 2005
 ^ Bo Wu and Ram Nevatia, "Detection of Multiple, Partially Occluded Humans in a Single Image by Bayesian Combination of Edgelet Part Detectors", IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pages 1:90–97, 2005
 ^ Mikolajczyk, K. and Schmid, C. and Zisserman, A. "Human detection based on a probabilistic assembly of robust part detectors", The European Conference on Computer Vision (ECCV), volume 3021/2004, pages 69–82, 2005
 ^ Hyunggi Cho, Paul E. Rybski, Aharon Bar-Hillel and Wende Zhang "Real-time Pedestrian Detection with Deformable Part Models"
 ^ B.Leibe, E. Seemann, and B. Schiele. "Pedestrian detection in crowded scenes" IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pages 1:878–885, 2005
 ^ O. Barnich, S. Jodogne, and M. Van Droogenbroeck. "Robust analysis of silhouettes by morphological size distributions" Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems(ACIVS), pages 734–745, 2006
 ^ S. Piérard, A. Lejeune, and M. Van Droogenbroeck. "A probabilistic pixel-based approach to detect humans in video streams" IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), pages 921–924, 2011
 ^ S. Piérard, A. Lejeune, and M. Van Droogenbroeck. "3D information is valuable for the detection of humans in video streams" Proceedings of 3D Stereo MEDIA, pages 1–4, 2010
 ^ F. Fleuret, J. Berclaz, R. Lengagne and P. Fua, Multi-Camera People Tracking with a Probabilistic Occupancy Map, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 30, Nr. 2, pp. 267–282, February 2008.

فرابینی