Robust automatic target tracking based on a Bayesian ego-motion compensation framework for airborne FLIR imagery

Automatic target tracking in airborne FLIR imagery is currently a challenge due to the camera ego-motion. This phenomenon distorts the spatio-temporal correlation of the video sequence, which dramatically reduces the tracking performance. Several works address this problem using ego-motion compensation strategies. They use a deterministic approach to compensate the camera motion assuming a specific model of geometric transformation. However, in real sequences a specific geometric transformation can not accurately describe the camera ego-motion for the whole sequence, and as consequence of this, the performance of the tracking stage can significantly decrease, even completely fail. The optimum transformation for each pair of consecutive frames depends on the relative depth of the elements that compose the scene, and their degree of texturization. In this work, a novel Particle Filter framework is proposed to efficiently manage several hypothesis of geometric transformations: Euclidean, affine, and projective. Each type of transformation is used to compute candidate locations of the object in the current frame. Then, each candidate is evaluated by the measurement model of the Particle Filter using the appearance information. This approach is able to adapt to different camera ego-motion conditions, and thus to satisfactorily perform the tracking. The proposed strategy has been tested on the AMCOM FLIR dataset, showing a high efficiency in the tracking of different types of targets in real working conditions

Computer vision models in surveillance robotics

2009/2010In questa Tesi, abbiamo sviluppato algoritmi che usano l’informazione visiva per eseguire, in tempo reale, individuazione, riconoscimento e classificazione di oggetti in movimento, indipendentemente dalle condizioni ambientali e con l’accurattezza migliore. A tal fine, abbiamo sviluppato diversi concetti di visione artificial, cioè l'identificazione degli oggetti di interesse in tutta la scena visiva (monoculare o stereo), e la loro classificazione. Nel corso della ricerca, sono stati provati diversi approcci, inclusa l’individuazione di possibili candidati tramite la segmentazione di immagini con classificatori deboli e centroidi, algoritmi per la segmentazione di immagini rafforzate tramite informazioni stereo e riduzione del rumore, combinazione di popolari caratteristiche quali quelle invarianti a fattori di scala (SIFT) combinate con informazioni di distanza. Abbiamo sviluppato due grandi categorie di soluzioni associate al tipo di sistema usato. Con camera mobile, abbiamo favorito l’individuazione di oggetti conosciuti tramite scansione dell’immagine; con camera fissa abbiamo anche utilizzato algoritmi per l’individuazione degli oggetti in primo piano ed in movimento (foreground detection). Nel caso di “foreground detection”, il tasso di individuazione e classificazione aumenta se la qualita’ degli oggetti estratti e’ alta. Noi proponiamo metodi per ridurre gli effetti dell’ombra, illuminazione e movimenti ripetitivi prodotti dagli oggetti in movimento. Un aspetto importante studiato e’ la possibilita’ di usare algoritmi per l’individuazione di oggetti in movimento tramite camera mobile. Soluzioni efficienti stanno diventando sempre piu’ complesse, ma anche gli strumenti di calcolo per elaborare gli algoritmi sono piu’ potenti e negli anni recenti, le architetture delle schede video (GPU) offrono un grande potenziale. Abbiamo proposto una soluzione per architettura GPU di una gestione delle immagini di sfondo, al fine di aumentare le prestazioni di individuazione. In questa Tesi abbiamo studiato l’individuazione ed inseguimento di persone for applicazioni come la prevenzione di situazione di rischio (attraversamento delle strade), e conteggio per l’analisi del traffico. Noi abbiamo studiato questi problemi ed esplorato vari aspetti dell’individuazione delle persone, gruppi ed individuazione in scenari affollati. Comunque, in un ambiente generico, e’ impossibile predire la configurazione di oggetti che saranno catturati dalla telecamera. In questi casi, e’ richiesto di “astrarre il concetto” di oggetti. Con questo requisito in mente, abbiamo esplorato le proprieta’ dei metodi stocastici e mostrano che buoni tassi di classificazione possono essere ottenuti a condizione che l’insieme di addestramento sia abbastanza grande. Una struttura flessibile deve essere in grado di individuare le regioni in movimento e riconoscere gli oggetti di interesse. Abbiamo sviluppato una struttura per la gestione dei problemi di individuazione e classificazione. Rispetto ad altri metodi, i metodi proposti offrono una struttura flessibile per l’individuazione e classificazione degli oggetti, e che puo’ essere usata in modo efficiente in diversi ambienti interni ed esterni.XXII Cicl