Automatisk videoövervakning i okontrollerade utomhusinställningar är en mycket utmanande datorseende uppgift. Nästan oändliga variationer i miljöfaktorerna och de öppna målen för många övervakningsproblem konspirerar för att skapa situationer där även de mest avancerade detekterings-, spårnings- och igenkänningsalgoritmerna vacklar. Även om det gemensamma akademiska svaret på sådana utmaningar är att utveckla nya, kraftfullare algoritmer som kan hantera ett bredare spektrum av villkor med godtagbar prestanda, är detta tillvägagångssätt ibland inte lämpligt ur industriell-kommersiell synvinkel. Ibland måste systemen sättas in tidigare än vad som skulle göra det möjligt att utveckla komplexa nya algoritmer, och de måste vara mer robusta än de flesta sådana algoritmer kan förväntas vara med kort varsel. Under dessa omständigheter kan man se mot bättre datakvalitet som ett sätt att förbättra prestandan samtidigt som man håller sig nära den befintliga toppmoderna algoritmtekniken. Detta är ofta motivet för utbyggnad av multimodala övervakningssystem i den verkliga världen. Datakvaliteten kan kvantifieras på många sätt, men avser intuitivt mängden relevant information som förmedlas av uppgifterna. När det gäller videoövervakning är numeriska mätare såsom signal-till-brusförhållande (SNR), pixelupplösning, känslighet och bildhastighet vanliga indikatorer för bildkvalitet som kan användas som prediktorer för algoritmisk prestanda. Den gemensamma användningen av flera avbildningsmetoder är ett sätt att förbättra några av kvalitetsmåtten för inmatningsdata, i hopp om att i slutändan förbättra systemets övergripande prestanda. Om t.ex. den relevanta uppgiften är att upptäcka föremål som rör sig under hela dygnscykeln, kommer tillägget av en sensor med låg ljuskapacitet till en befintlig synlig standardkamera att öka systemet SNR under nattetid och därmed förmodligen förbättra den totala detektionsprestandan. Men komplexiteten i systemet ökar också genom att lägga till en andra sensor, för att inte tala om dess kostnad. Är det nödvändigt att lägga till en lågljuskamera, eller kan vi istället byta ut den synliga kameran direkt, och använda den låga ljussensorn ensam? Skulle en annan sensorteknik vara bättre helt och hållet? Vad är den extra prestandan jämfört med den extra kostnaden för olika sensorkonfigurationer? Kommer valet av sensorer att påverka om den relevanta uppgiften ändras för att inkludera objektigenkänning utöver detektion? Vårt syfte är att ta itu med några av dessa frågor ur ett praktiskt perspektiv. Eftersom övervakning ofta kräver drift både under dagtid och nattetid kommer vi särskilt att fokusera på bimodala system där minst en sensor kan avbilda sig i mörker. Detta kommer att leda oss naturligt till kombinationen av termiska infraröda bilder med en rent reflekterande modalitet, såsom vanliga synliga bilder. Exemplen nedan är baserade på författarens erfarenhet av att utforma, distribuera och utnyttja multimodala bildsystem. Som sådana bör de inte betraktas som normativa, utan snarare som en utövares ståndpunkt. Användningen av synliga (eller NIR) och termiska sensorer i kombination öppnar nya möjligheter för övervakningsapplikationer. Det gör att vi kan överföra beprövade och sanna tekniker som fungerar i gynnsamma belysningsförhållanden till realistiska utomhusscenarier. Genom att utnyttja de relativa styrkorna av reflekterande och emmisive modaliteter, smält sensorsystem är ofta kapabla att fungera under hela diurnal cykel. Deras främsta fördel är robustheten till miljövariation, vilket i slutändan resulterar i högre prestanda. Framgången med en sådan utbyggnad beror i slutändan inte bara på prestanda, utan också på tillförlitlighet och kostnader. Dessa tre faktorer är intimt kopplade till utformningen av sensorplattformen själv, vilket i sin tur dikterar de möjligen algoritmiska avenyerna. Korrekt design är avgörande för kundens acceptans, och i slutändan har en stor inverkan på sannolikheten för utbyggnad. Real-world utplacering är ofta beroende av mätbart godtagbara prestanda för en given uppgift. Det är mycket viktigt att inse att korrekt definiera uppgiften har stort inflytande i upplevda och uppmätta prestanda, och i slutändan kan innebära skillnaden mellan en akademisk övning och ett kommersiellt utplacerat system. För ärendet 1 1-4244-1180-7/07/$25.00 ©2007 IEEE
Dessutom är den gemensamma användningen av flera avbildningsmetoder ett sätt att förbättra några av kvalitetsåtgärderna för indata, i hopp om att i slutändan förbättra systemets övergripande prestanda REF.
Design and Deployment of Visible-Thermal Biometric Surveillance Systems
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}