Анализ движения
Анализ движения используется в компьютерном зрении , обработке изображений , высокоскоростной фотографии и машинном зрении два или более последовательных изображения из последовательности изображений, например, созданных видеокамерой или высокоскоростной камерой , которое изучает методы и приложения, в которых обрабатываются . для получения информации на основе видимого движения на изображениях. В некоторых приложениях камера зафиксирована относительно сцены и объекты перемещаются по сцене, в некоторых приложениях сцена более или менее фиксирована и камера движется, а в некоторых случаях движутся и камера, и сцена.
Обработка анализа движения в простейшем случае может заключаться в обнаружении движения, т.е. в поиске точек на изображении, где что-то движется. Более сложные типы обработки могут заключаться в отслеживании определенного объекта на изображении во времени, в группировке точек, принадлежащих одному и тому же жесткому объекту, движущемуся в сцене, или в определении величины и направления движения каждой точки в сцене. изображение. Создаваемая информация часто связана с конкретным изображением в последовательности, соответствующей определенному моменту времени, но затем зависит также и от соседних изображений. Это означает, что анализ движения может предоставить зависящую от времени информацию о движении.
Приложения анализа движения можно найти в самых разных областях, таких как наблюдение, медицина, киноиндустрия, безопасность при автомобильных авариях, [1] баллистические исследования огнестрельного оружия, [2] биологическая наука, [3] распространение пламени, [4] и навигация автономных транспортных средств, и это лишь несколько примеров.
Фон
[ редактировать ]
Видеокамеру можно рассматривать как приближение камеры-обскуры , что означает, что каждая точка изображения освещается некоторой (обычно одной) точкой сцены перед камерой, обычно посредством света, который отражает точка сцены. от источника света. Каждая видимая точка сцены проецируется по прямой линии, проходящей через апертуру камеры и пересекающей плоскость изображения. Это означает, что в определенный момент времени каждая точка изображения относится к определенной точке сцены. Эта точка сцены имеет положение относительно камеры, и если это относительное положение меняется, оно соответствует относительному движению в 3D . Это относительное движение, поскольку не имеет значения, движется ли это точка сцены, камера или и то, и другое. Только при изменении относительного положения камера может обнаружить какое-то движение. Проецируя относительное трехмерное движение всех видимых точек обратно на изображение, в результате получается поле движения. , описывающее видимое движение каждой точки изображения с точки зрения величины и направления скорости этой точки в плоскости изображения. Следствием этого наблюдения является то, что если относительное трехмерное движение некоторых точек сцены происходит вдоль линий их проекции, соответствующее видимое движение равно нулю.
Камера измеряет интенсивность света в каждой точке изображения — световом поле. На практике цифровая камера измеряет это световое поле в дискретных точках, пикселях , но, учитывая, что пиксели достаточно плотные, интенсивности пикселей можно использовать для представления большинства характеристик светового поля, падающего на плоскость изображения. Распространенным предположением при анализе движения является то, что свет, отраженный от точек сцены, не меняется со временем. Как следствие, если интенсивность I наблюдалась в какой-то точке изображения в какой-то момент времени, та же самая интенсивность I будет наблюдаться в положении, смещенном относительно первого вследствие кажущегося движения. Другое распространенное предположение состоит в том, что существует значительная разница в обнаруженной интенсивности по пикселям изображения. Следствием этого предположения является то, что если точка сцены, соответствующая определенному пикселю изображения, имеет относительное трехмерное движение, то интенсивность пикселя, скорее всего, будет меняться со временем.
Методы
[ редактировать ]Обнаружение движения
[ редактировать ]Одним из простейших типов анализа движения является обнаружение точек изображения, которые относятся к движущимся точкам сцены. Типичным результатом этой обработки является двоичное изображение, в котором всем точкам изображения (пикселям), которые относятся к движущимся точкам сцены, присваивается значение 1, а всем остальным точкам присваивается значение 0. Затем это двоичное изображение обрабатывается, например, для удаления шум, группируйте соседние пиксели и маркируйте объекты. Обнаружение движения можно выполнить несколькими методами; две основные группы — это дифференциальные методы и методы, основанные на фоновой сегментации.
Приложения
[ редактировать ]Анализ движений человека
[ редактировать ]В области медицины , спорта, [5] видеонаблюдение, физиотерапия, [6] и кинезиология , [7] Анализ движений человека стал инструментом исследования и диагностики. можно найти в разделе « Захват движения» Более подробную информацию о технологиях . Анализ движений человека можно разделить на три категории: распознавание активности человека , отслеживание движений человека и анализ движения тела и частей тела.
Распознавание человеческой деятельности чаще всего используется для видеонаблюдения , в частности автоматического мониторинга движения в целях безопасности. Большинство усилий в этой области опираются на подходы в пространстве состояний, в которых последовательности статических поз статистически анализируются и сравниваются с смоделированными движениями. Сопоставление шаблонов — это альтернативный метод, при котором шаблоны статических форм сравниваются с уже существующими прототипами. [8]
человека Отслеживание движений может осуществляться в двух или трех измерениях. В зависимости от сложности анализа изображения человеческого тела варьируются от простых фигурок до объемных моделей. Отслеживание основано на соответствии характеристик изображения между последовательными кадрами видео с учетом такой информации, как положение, цвет, форма и текстура. Обнаружение краев может выполняться путем сравнения цвета и/или контрастности соседних пикселей с целью выявления разрывов или быстрых изменений. [9] Трехмерное отслеживание по своей сути идентично двухмерному отслеживанию, но с добавленным фактором пространственной калибровки. [8]
Анализ движения частей тела имеет решающее значение в медицинской сфере. При анализе осанки и походки углы суставов используются для отслеживания местоположения и ориентации частей тела. Анализ походки также используется в спорте для оптимизации спортивных результатов или выявления движений, которые могут вызвать травму или напряжение. Программное обеспечение для отслеживания, не требующее использования оптических маркеров, особенно важно в этих областях, где использование маркеров может препятствовать естественному движению. [8] [10]
Анализ движения в производстве
[ редактировать ]Анализ движения также применим в производственном процессе. [11] Используя высокоскоростные видеокамеры и программное обеспечение для анализа движения, можно контролировать и анализировать сборочные линии и производственные машины для выявления неэффективности или неисправностей. Производители спортивного инвентаря, такого как бейсбольные биты и хоккейные клюшки, также используют высокоскоростной видеоанализ для изучения воздействия снарядов. Экспериментальная установка для этого типа исследования обычно использует пусковое устройство, внешние датчики (например, акселерометры , тензодатчики), модули сбора данных, высокоскоростную камеру и компьютер для хранения синхронизированного видео и данных. Программное обеспечение для анализа движения рассчитывает такие параметры, как расстояние, скорость, ускорение и углы деформации, как функции времени. Эти данные затем используются для проектирования оборудования с оптимальной производительностью. [12]
Дополнительные приложения для анализа движения
[ редактировать ]Возможности программного обеспечения для анализа движения по обнаружению объектов и функций можно применять для подсчета и отслеживания частиц, таких как бактерии, [13] [14] вирусы, [15] «ионные полимер-металлические композиты», [16] [17] полистироловые шарики микронного размера, [18] тля, [19] и снаряды. [20]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Мюнш, Мари. «Характеристика бокового остекления при ударе головой: экспериментальное и численное исследование» (PDF) . Проверено 20 декабря 2013 г.
- ^ «Влияние ранения из пистолета из-за скорости вращения пули» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 22 декабря 2013 года . Проверено 18 февраля 2013 г.
- ^ Андерсон сначала Кристофер В. (2010). «Баллистическая проекция языка у хамелеонов сохраняет высокие характеристики при низкой температуре» (PDF) . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 107 (12). Департамент интегративной биологии, Университет Южной Флориды, Тампа, Флорида 33620, PNAS, 23 марта 2010 г., том. 107 нет. 12 5495–5499: 5495–9. Бибкод : 2010PNAS..107.5495A . дои : 10.1073/pnas.0910778107 . ПМК 2851764 . ПМИД 20212130 . Проверено 2 июня 2010 г.
- ^ Моги, Тошио. «Самовоспламенение и распространение пламени струи водорода высокого давления при внезапном выбросе из труб» (PDF) . Международный журнал водородной энергетики 34 (2009) 5810 – 5816 . Проверено 28 апреля 2009 г.
- ^ Пэйтон, Карл Дж. «Биомеханическая оценка движения в спорте и упражнениях» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 8 января 2014 г. Проверено 8 января 2014 г.
- ^ «Безмаркерный захват движения + анализ движения | EuMotus» . www.eumotus.com . Проверено 25 марта 2018 г.
- ^ Хедрик, Тайсон Л. (2011). «Морфо-кинематические основы полетного гребка колибри: масштабирование коэффициента передачи летательных мышц» . Слушания. Биологические науки . 279 (1735): 1986–1992. дои : 10.1098/rspb.2011.2238 . ПМЦ 3311889 . ПМИД 22171086 .
- ^ Перейти обратно: а б с Аггарвал, Дж. К. и Кью Кай. «Анализ движений человека: обзор». Компьютерное зрение и понимание изображений 73, вып. 3 (1999): 428-440.
- ^ Фан, Дж., Э.А. Эль-Квае, М.С. Хасид и Ф. Лян. «Новый алгоритм извлечения движущихся объектов на основе отслеживания». J Electron Imaging 11, 393 (2002).
- ^ Грин, Р.Д., Л. Гуан и Дж. А. Бёрн. «Видеоанализ походки для диагностики двигательных нарушений». J Electron Imaging 9, 16 (2000).
- ^ Лонгана, М.Л. «Визуализация изображений с высокой скоростью деформации и полнопольные оптические методы для определения характеристик материалов» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 8 января 2014 года . Проверено 22 ноября 2012 г.
- ^ Маси, КГ. « . Vision улучшает производительность летучих мышей » Vision Systems Design . июнь 2006 г.
- ^ Боррок, MJ и др. (2009). Структурно-ориентированный дизайн антагониста периплазматического связывающего белка, который предотвращает закрытие домена . ACS Химическая биология , 4, 447-456.
- ^ Боррок, М.Дж., Колонко, Э.М., и Кисслинг, Л.Л. (2008). Химические исследования передачи бактериального сигнала показали, что репелленты стабилизируют, а аттрактанты дестабилизируют массив хеморецепторов. ACS Химическая биология , 3, 101-109.
- ^ Шопов А. и др. «Усовершенствования в анализе изображений и флуоресцентной микроскопии для распознавания и подсчета бактерий и вирусов в водных образцах или клетках, а также для анализа брызг и фрагментации мусора». Водная микробная экология 22 (2000): 103-110.
- ^ Парк, Дж. К. и Мур, Р.Б. (2009). Влияние упорядоченной морфологии на анизотропное срабатывание в одноосноориентированных электроактивных полимерных системах. Прикладные материалы и интерфейсы ACS , 1, 697-702.
- ^ Филлипс, АК, и Мур, РБ (2005). Ионные актуаторы на основе новых мембран из сульфированного сополимера этилена и винилового спирта. Полимер , 46, 7788-7802.
- ^ Нотт, М. (2005). Обучение броуновскому движению: демонстрации и ролевые игры. Обзор школьной науки , 86, 18–28.
- ^ Кей, С., и Стейнкраус, округ Колумбия (2005). Влияние инфекции Neozygites fresenii на распространение хлопковой тли. Серия исследований AAES 543 , 245-248. Фейетвилл, Арканзас: Сельскохозяйственная экспериментальная станция Арканзаса. Доступно по адресу http://arkansasagnews.uark.edu/543-43.pdf.
- ^ Спаркс, К. и др. «Сравнение и проверка методов гидродинамики гладких частиц (SPH) и связанного Эйлера-Лагранжа (CEL) для моделирования гидродинамического поршня». 46-я конференция AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC «Структуры, структурная динамика и материалы» , Остин, Техас, 18-21 апреля 2005 г.