מגישים:316931112אנדרי זמנסקי 308498964יבגני שיפמן

:מנחהד"ר גבי דוידוב

עקיבה אחרי ארבע מטרות תוך כדי מיון אוטומטי בשיטת

JPDAF קורלציה ו-

נושאים לדיון

מטרות הפרויקט•מבנה המערכת •

i ( גילוי תנועה ומיון אוטומטי של מטרות )ATC)

iiשיטות לעיבוד תמונה ועקיבה )( קורלציה 1

( מסנן קלמן2

3 )JPDAFסיכום והצעות להמשך•

מטרות הפרויקט

לתכנן מערכת שעוקבת אחרי מספר מטרות תוך כדי מיון אוטומטי )זיהוי המטרות(:

המערכת תמומש ע"י טכניקות הבאות : גילוי תנועה ומיון אוטומטי•מסנן לזיהוי מטרה - קורלציה•JPDAFחזאי - •התמודדות עם הסתרות ושינוי צורה של •

מטרות

שלבים באלגוריתם

איתחול•חיפוש מטרות אפשריות ומיון אוטומטי•(JPDAF בניית אוסף מסלולים אפשריים )• עדכון מטרה•JPDAF חיזוי ע"י • סימון המטרות במסגרת הנוכחית•

מבנה מערכת העקיבה

"(10-

)

(3- )

" JPDAF

אתחול

( טוענים לבנק מטרות את התמונות של 1המטרות

שאנחנו הולכים לעקוב אחריהן

JPDAF( מאתחלים את כל המטריצות של 2

מימוש זיהוי תנועה

חיסור של שתי מסגרות עוקבות•

על תמונת ההפרשיםMedian הפעלת מסנן •

בכל מקום שזיהינו בו תנועה מתאימים בעזרת•

קורלציה את סוג המטרה ) אם בכלל קיימת (

מסגרות10 מבצעים את תהליך זיהוי תנועה כל •

מימוש מיון אוטומטי בעזרת קורלציה

"

( )

שיטות למיון אוטומטי

התאמה ע"י הקורלציה1(

יתרונות – מדויקת יותר

מגבלות – איטית יותר , רגישה לשינוי צבע של מטרה

( התאמה ע"י הקונטור 2

יתרונות – מהירה יותר משיטה הקודמת

מגבלות – רגישה לשינוי צורה של מטרה

שיטת הקורלציה

השתמשנו בקורלציה במצבים הבאים :

חיפוש אחרי מטרות חדשות ומיון המטרות1(

במצב מתמיד לזיהוי מטרות בחלון החיפוש 2(שלהן

נוסחת הקורלציה :

[ ] [ ]

[ ] [ ]

1 1

2 2

1 1 1 1

, ,( , )

, ,

N M

n m

N M N M

n m n m

f m n g m nf g

f m n g m n

r = =

= = = =

=å å

å å å å

שיטת הקורלציה )יתרונות(

יכולת זיהוי טובה של מטרות: התמודדות עם רעש• התמודדות עם הסתרות חלקיות•

שיטת הקורלציה )מגבלות(

( סיבוכיות גבוה של האלגוריתם 1Cפתרון – אלגוריתם של קורלציה מימשנו ב - ++

( רגישות לשינוי צורה2 פתרון – אלגוריתם לזיהוי שינוי צורה ועדכון מטרה

)יוסבר בשקף הבא(

טיפול בהסתרות ושינוי צורה- 4

1=i

-i

-i

-i -i

i=i+1

i<=4

...

עדכון מטרות

קביעת רמת ההסתרה•

”Sobel" זיהוי גבולות המטרה בעזרת מסנן •

מסנן קלמן

המבנה של מסנן קלמן מסדר שלישי:

x וקטור מצב – z ווקטור מדידות – v תהליך– רעש w רעש מדידה –

[ 1] [ ] [ ] [ ]

[ ] [ ] [ ] [ ]

x k A k x k v k

z k C k x k w k

+ = +

= +2

2

11 T T 0 0 0

20 1 T 0 0 0

0 0 1 0 0 0( )

10 0 0 1 T T

20 0 0 0 1 T

0 0 0 0 0 1

A k

æççççççççççç=ççççççççççè

ö÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷÷ç ÷÷ç ÷ç ø

1 0 0 0 0 0( ) ( )

0 0 0 1 0 0

x

x

x

y

y

y

location

velocity

accelerationC k x k

location

velocity

acceleration

æ ö÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷æ ö ÷ç÷ ÷ç ç= ÷ = ÷ç ç÷ ÷ç ç÷ç ÷è ø ç ÷ç ÷ç ÷÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷è ø

:

( ) ~ (0, )

( ) ~ (0, )

Assuming

v k N Q

w k N R

מסנן קלמן )המשך(משוואות המסנן

P– )קוואריאנס וקטור המצב )בהינתן המדידות - שערוך מיטבי של ווקטור המצב

נותן:(2) + (1)

( )ˆ ˆ ˆ( 1| ) ( ) ( | 1) ( ) ( ) ( ) ( ) ( | 1)x k k A k x k k A k K k z k C k x k k+ = - + - -

ˆ ˆ( 1| ) ( ) ( | )2)

( 1| ) ( ) ( | ) ( )T

x k k A k x k k

P k k A k P k k A k Q

ì + =ïïíï + = +ïî

( )

( )( )

1

ˆ ˆ ˆ( | ) ( | 1) ( ) ( ) ( ) ( | 1)

1) ( ) ( | 1) ( ) ( ) ( | 1) ( )

( | ) ( | 1) ( ) ( ) ( | 1) ( ) ( ) ( | 1)

T T

x k k x k k K k z k C k x k k

K k P k k C k C k P k k C k R

P k k P k k K k C k P k k I K k C k P k k

-

ì = - + - -ïïïïï = - - +íïïï = - - - = - -ïïî

PDAF/JPDAF

JPDAF. מהווה שכלול של מסנן קלמן במסנן קלמן אנחנו מבצעים חיזוי לכל מטרה בנפרד .

אנחנו מבצעים חיזוי לכל המטרות ביחד וזה מאפשר לשפר JPDAFבמסנן את החיזוי במצבים של מטרות שעוברות אחד ליד השנייה .

: JPDAFמימוש ה- בניית מטריצת תיקוף • בנית מטריצות מאורעות• חישוב הסתברות לכל מאורע•

PDAF/JPDAF: בנית את מטריצת התיקוף

1 '

0ij

measurement i resides within target j s region

else

: לדוגמה0 1 2 3

1

2

3

4

5

6

\

1 1 0 0

1 1 1 0

1 0 1 0

1 0 1 1

1 0 0 1

1 0 0 1

ji

æ ö÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷÷ç ÷W= ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷ç ÷÷ç ÷ç ÷ç ÷÷ççè ø÷ç ÷

PDAF/JPDAF

אוסף מאורעות אפשריים :" בודד1כל שורה של מטריצת תיקוף יש לקחת "

" יחיד, פרט לטור ראשון שעליו אין הגבלות1יש לדאוג שבכל טור יהיה לכל היותר " .: לדוגמה עבור מטריצת תיקוף משקף קודם נקבל

1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0

0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0

0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0{ } , ,

0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1

1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0

1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0

q

æ öæ öæ ö÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷= ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷ç ç ç÷ ÷ ÷÷ ÷ç ç ç÷ ÷ç ç ç÷ ÷ç ç ç÷ ÷ç ç çè øè øè ø

,...

ì üï ïï ïï ïï ïï ïï ïï ïï ïï ïí ýï ïï ïï ïï ïï ï÷ï ï÷÷ï ï÷ï ïï ïî þ

W

PDAF/JPDAF: מחשבים את הסתברות המאורע בהסתמך על מדידות

W

11( ( ) | ) ! ( ( )) ( ) (1 )k j j j j

ji i D Di j

iP k Z Vf z k P Pc

d dtq f -é ù= -ê úë ûÕ Õ

כאשר1

ˆm

ijji

0

ˆi i 0

1 1

ˆ [1 ]m m

i ii i

f w t= =

= = -å å

( )

0

|

ˆ |

kji ji

m k

j ji jii

P k Z k

x k x k k k

: ואז מחשבים את השערוך

תוצאותסרט סינטטי :

עמודה של מטרות מבנק

המטרות

תמונה עמודה של נוכחיות של מטרות

שגיאות שיערוך לכל

אחד מהמטרות

תוצאות )המשך(

1סרט אמיתי

תוצאות )המשך(

2סרט אמיתי

הצעות להמשך

טיפול ברעידות של מצלמה )1

מימוש אלגוריתם לטיפול בפורמט ה -2(RGB

סיכום

:דיברנו על דברים הבאים

זיהוי תנועה )1

מיון אוטומטי2(

שיטות לעיבוד תמונה ) קורלציה , זיהוי גבולות (3(

(JPDAFשיטות לחיזוי ) קלמן , 4(