Лекция кузатув тизимида ҳаракатдаги видео обектларни автоматик аниқлаш

5-ЖАДВАЛ. БИРИНЧИМEТОДОРҚАЛИОЛИНГАНРECАЛЛ, АНИҚЛИКВАСИФАТДАРАЖАСИНИҚИЙМАТИ

Кузатувмайдони	Обектларнингсони	ТР	ҒP	ҒN	R	P	Ғ1
Майдондабиттаобект	150	124	1	26	0.83	0.99	0.9
Ҳаракатдагиобект	287	271	28	16	0.94	0.91	0.92
Ко`пёқлиобект	150	115	20	35	0.77	0.85	0.81
Ёруг`ликнинго`згариши	150	112	30	38	0.75	0.79	0.77

5-жадвалучунбизқуйидагиларнииловақиламиз.

• 
  Олинганнатижаларбаcкгроундниажратиболишгаасосланганбиринчитаклифқилинганечимнинатижалариникўрсатади.
  
• 
  ҒР, ҒNваҒ1 қийматларияхшива 1гаяқин
  

6-ЖАДВАЛ. БИРИНЧИМEТОДОРҚАЛИОЛИНГАНРECАЛЛ, АНИҚЛИКВАСИФАТДАРАЖАСИНИҚИЙМАТИ

Кузатувмайдони	Обектларнингсони	ТП	ФП	ФН	Р	П	Ф1
Майдондабиттаобект	150	120	9	30	0.80	0.93	0.86
Бошқаобектичидагиобектлар	350	290	20	60	0.83	0.93	0.88
Бирнечтатанланганконторлар	150	116	140	34	0.77	0.45	0.57
Кўпёқлиобект	150	60	35	35	90	0.40	0.63

6-жадвалдагитадқиқотнатижаларигақуйидагиларнииловақиламиз

• 
  Олинганнатижаларқўлгакиритилгантасвирларданобектларниажратиболишгаасосланганиккинчитаклифқилинганечимнатижалариникўрсатади.Бууслдаобектичидагиобектларнианиқлашимконимавжуд.
  

Бутадқиқотишивидеокузатувтизимигаоид. Бутизимбирқанчасоҳаларгатадбиққилишмумкин:биноваиншоатларнихавфсизлигинитаминлашда, фалокатларнианиқлашда, ёнг`иннианиқлашда,обектларнитаниболишдавабошқасоҳаларда. Видеокузатувтизимидаҳаракатдагиобектларнианиқлашнибирнечатамуҳимбосқичларимавжуд.Бубосқичкузатувкамерасидаолинганвидеокетма-кетликдаҳаракатдагиобектларнианиқлашнитақозо этади.Ҳаракатнианиқлашбосқичивидеокузатувсоҳасидагикўптадқиқ этиладиганмуаммоларсарасигакиради.Бумуаммокўптадқиқотишларинингдиққатмарказидагимуаммодир.Бизнингишимизниасосиниҳаракатдагиобектларнибиронгеометрикшаклбиланажратибаниқлашташкил этади.Бунианиқлашреалвақттизимидаамалгаоширилди. Буишдабизҳаракатдагиобектларнианиқлашнииккиуслубинитаклиф этдик:

• 
  Биринчиуслубиккиасосийбосқичданибораткузатилаётганҳудудниҳаракатдагиобектларсизпайтдагимоделиниқуришваҳаракатдагиобектларниолишучун форегроундданбаcкгроундниайириш.
  
• 
  Иккинчиуслубтўғридантўғриолинганвидеотасвиргатасиркўрсатишуслубидир.Чегараларинианиқлашбосқичиобектчегараларигаасосий этиборниқаратади.
  
• 
  Ҳариккалауслубютуқвакамчиликларга эга.
  
• 
  Мақсадимизреал-вақттизимидатизимимизниқуриш. Бундабизиккиуслубниқиёсийтаҳлилқилдик.
  

Лекция 5
РАҚАМЛИ ФОТО- ВА ВИДЕОКАМЕРАЛАРНИНГ АМАЛИЙ ТАДБИҚЛАРИ

Дунёмамлакатларида терроризм ва жиноятчиликка қарши курашиш, талон-тарожнинг олдини олиш, объектларни муҳофазалаш, йўл-ҳаракат хавфсизлигини таъминлаш, робототехника, тиббиёт, ишлаб чиқариш саноати ва бошқа соҳаларда амалий ТВ тизимлар (видеокузатув, телевизион қўриқлаш) тизимларининг кенг қўлланилиши тасвирларни автоматик қайта ишлаш илмий йўналишининг жадал ривожланиши ҳамда илмий тадқиқот натижаларининг самарали амалий тадбиқларидан далолат беради. Бундан ташқари, видеокузатув тизими тавсифларининг юқори сифатга интилиши: рақамли фото- ва видео қурилмаларнинг тасвир равшанлиги ва тозалигини юқори ажрата олишлиги, вазифаларининг кенгайтирилиши, алоқа каналида маълумот узатиш тезлигининг ошиши, яримўтказгичли компоненталар нархларининг кескин арзонлашуви, ишлаб чиқарувчиларнинг ошиши ва соҳага катта инвестициянинг жалб этилиши видеокузатув тизими аппарат-дастурий мажмуалари бозорида рақобатни кучайтирди. HD ва IP-видеокузатув бозори 2006 йилда жами $558 млн.ни ташкил этган бўлса, 2007 йилда $780 млн.га етди. IMS Research консалтинг компанияси тадқиқотларига кўра, IP-видеокузатув бозори 2010 йилга келиб $4,6 млрд.ни ташкил қилди. Бразилия, Россия, Ҳиндистон ва Хитой давлатларида талабларнинг ошиши амалий ТВ тизимлар дунё бозорида ўсиш тенденцияси 2012 йилга келиб 25% га етди. 2016 йилда эса ушбу бозор хажми $20 млрд.дан ошиб кетди. Видеокузатув аппарат-дастурий мажмуаларини 10 та йирик ишлаб чиқарувчилар – Honeywell security (АҚШ), Bosch security systems (Германия), ASSA abloy/Global tech. (Швеция), FLIR systems (АҚШ), Hikvision digital technology (Хитой), Samsung techwin(Корея), AXIS communications (Швеция), RCG (Хитой), AIPhone (Япония), Dahua technology (Хитой) компаниялари ҳисобланади¹.

Ўзбекистон Республикаси ички бозорида Hikvision digital technology (Хитой), Samsung Techwin (Жанубий Корея), AXIS communications (Швеция), Dahua Technology (Хитой), AGT International (Швейцария) видеокузатув тизими аппарат-дастурий мажмуалари салмоқли улушларга эга. Уларнинг видеокузатув аппарат-дастурий мажмуалари мамлакатимиздаги аэропортларда, Тошкент шаҳар метрополитени бекатларида, савдо мажмуаларида ва бошқа юридик ҳамда жисмоний шахслар кўчмас мулкларида ўрнатилган. Видео маълумотлар ташқи хотира хажмига кўра қисқа муддатда тўлиб, бошқа ташқи хотирага кўчириб олиш ёки автоматик ўчириб қайта ёзишни амалга оширади. Бу эса керакли видео маълумотларни узоқ вақт сақлаш имконини бермайди.
Компьютерли кўриш – кўра оладиган машинани яратиш назарияси ва технологиясидир. Компьютерли кўриш рақамли тасвирдан ахборот олиш эвазига интеллектуал тизимни яратиш назарияси ва технологиясига мансубдир. Сунъий интеллектнинг муҳим бўлимлари механик ҳаракатни амалга оширишда автоматик режалаштириш ёки тизимнинг ҳар қадамдаги вазиятда қарор қабул қилиши, кузатув майдонида ҳаракатдаги ва стационар объектларни аниқлаш ҳисобланади. Бунинг учун у ахборотни қайта ишлашда муҳит ва тизим ҳолати ҳақидаги муҳим ахборотни берадиган видеосенсорли компьютерли кўриш тизимидаги кирувчи маълумотларга таянади. Компьютерда тасвирларга рақамли ишлов бериш 1957 йилда сканер қурилмасининг яратилишидан бошланган. Коинотни ўрганишда тиниқ тасвирларни олиш учун 1960 йилларда НАСА олимлари рақамли камера ва тасвирларга рақамли ишлов бериш усулларидан фойдалана бошладилар.
Ҳозирги кунда тасвирларга рақамли ишлов беришда образларни таниб олиш масаласи кенг ўрганилаётган соҳалардан бири ҳисобланади. Образларни таниб олиш масалаларини ечиш фан-техника асрида турли соҳалар фаолиятларида асосий талабларга айланмоқда, масалан: хавфсизликни таъминлаш тизимиларида шахсларни таниб олиш учун биометрик образлар (қўл кафти ва бармоқ изи, кўз қорачиғи, юз тасвири, қулоқ чаноғи тасвири, овоз)ни таниб олиш, қолдириб кетилган ёки юқолиб қолган объектларни аниқлаш, ноодатий ҳаракатларни аниқлаш; йўл транспорт мониторингида динамик образлар(ҳаракат, кўчиш, бурилиш, траектория, тезлик, масштабли ўзгаришлар)ни таниб олиш; мобил қурилмаларни (машина роботлар, роботлаштирилган ҳарбий техникалар, телебошқарилувчи техникалар) бошқаришда атроф-муҳитни (йўл, тўсиқлар ва уларнинг 3D координаталари, ёруғлик, овоз) англаш; ер усти ва космосни ўрганишда структур ўзгаришларни таниб олиш, тиббиёт ва биологияда микроскопия, рентгенеография, ангинография, ультра товуш тадқиқоти ва компьютер томографиясида олинган тасвирлардан одам ички аъзолари, ички ўзгаришлар, майда биологик тузилмалар (тўқималар, қон таркиби, ҳужайралар, бактериялар ва ҳ.к.)ни таниш, саноатда маҳсулот ўлчамларини, сифатини аниқлаш ва саралаш, тўловларни амалга оширувчи автоматларда пулларни танишда техник кўриш тизимларининг аппарат-дастурий мажмуаларидан кенг фойдаланилмоқда.
Механик ҳаракат ёки муҳитни баҳолашда техник тизимнинг (робот, кузатувчи камера) кўриш майдонида (КМ) ҳаракатдаги ва стационар объектларни интеллектуал таҳлил қилишни реал вақтда амалга ошириши муҳим ҳисобланади. Оптик компьютерли кўриш тизимларини шундай вазифаси бўйича қуйидагича синфлаш мумкин:

• 
  Ҳаракатни бошқарувчи тизимлар (роботлар);
  
• 
  Ҳаракатни кузатувчи тизимлар (ҳаракат детектори);
  
• 
  Фаолликни аниқлайдиган тизимлар (фаоллик детектори);
  
• 
  Стационар объектни танувчи тизимлар (классификаторлар).
  

КМ тизимнинг мақсадига ва камераларнинг ўрнатилишига кўра у стационар КМ (СКМ) ёки динамик КМ (ДКМ) каби фарқланади. СКМда фон деярли доимийдир, ДКМ эса ҳаракатланувчи (учувчи) объектга стационар ўрнатилган камералар ёки қўзғалмас таянч нуқтага горизонтал ёки вертикал бурчак остида айланувчан камераларда қаралади.
Ўзбекистонда ҳам бу соҳада ватандошларимиз Тошкент ахборот технологиялари университети ҳамда унинг ҳузуридаги Дастурий маҳсулотлар ва аппарат дастурий мажмуалар яратиш марказида, Тошкент Давлат Техника университетида, Тошкентдаги Турин Политехника институтида, Тошкентдаги Инха Университетида илмий тадқиқотлар жадал равишда олиб борилмоқда.
Мен “Видеокузатув тизимларида динамик объектлар тасвирларини қайта ишлаш усул ва алгоритмлари” мавзусида докторлик диссертацияси бўйича видео тасвирларга ишлов бериш, видеодан ҳаракатдаги объектларни ажратиб олиш, ҳаракат белгиларини таниб олиш ва қарор қабул қилишга кўмаклашувчи алгоритмларни тадқиқ қилдим ва “Масофа”, “Камера-Курсор”, “Видеотаҳлил” дастурларини ишлаб чиқдим.

А) Б) С)
1-расм. А) “Масофа” дастури ойнаси, Б) “Камера-Курсор” дастури, С) “Видеотаҳлил” дастури.
“Масофа” дастури камера кузатув майдонида ҳаракатдаги объектларгача бўлган масофани аниқлайди.
“Камера-Курсор” дастури компьютерга уланган видео камера орқали олинган видеотасвирни қайта ишлаш орқали инсон қўл ҳаракати координаталарини компьютер Сичқончасига беради. Яъни компьютерни симсиз масофадан бошқариш имконияти яратилади.
“Видеотаҳлил” дастури видеокузатув тизимида видеотасвирларда ҳаракатдаги объектлар тасвирларини ажратиб олади ва маълумотлар базасини қуриш орқали вақтинча сақланувчи видеодан қимматли ахборотларни олиб қолишга мўлжалланган.
Ушбу дастурларни ҳарбий ўқув машғулотларига ва масалаларига мослаштириш ҳамда видеони таниб олиш бўйича ишлаб чиқилган алгоритмларни ҳарбий техникаларнинг видеокамера билан интеграциясида қўллаш мумкин.