Hide/Show Apps

Kalabalık ortam video gözetleme uygulamalarında anomali tespiti

Download
2014
Temizel, Alptekin
Taşkaya Temizel, Tuğba
Öngün, Cihan
Gündüz, Elvan Ayşe
Kutlu, Ferhat
Beken, Figen
Video görüntüsünde belirgin nesneler olduğunda, nesne-bazında izleme ve gösterim ile normal davranışlardan sapmalar hesaplanarak aykırılıklar tespit edilebilir. İzdiham durumlarında oluşan düzensiz hareketler, kavgalar, ani hareketlilikler ya da insanlar tarafından fırlatılan nesneler aykırılıklara örnektir. Nesne sayısı az olduğunda nesneler takip edilerek yörüngeleri ve hızları gibi özelliklerin değerlendirilmesi ile bu tip aykırılıkların tespitlerinin yapılması mümkündür. Fakat nesne sayısı arttığında olağandışı olayların tespiti oluşan kapatmalar ve yörünge kesikliklerinden dolayı nesne-bazında izleme ve gösterim ile güçtür. Ayrıca birden fazla nesnenin olduğu senaryolarda, nesne tabanlı gösterim öğrenmeyi ve çıkarım yapmayı güçleştiren karmaşık bir model yapısına yol açar. Kalabalık görüntülerindeki aykırılık tespiti için yakın zamanda piksel tabanlı gösterim teknikleri kullanılmaya başlanmıştır. Bu tekniğe dayalı çözümler birçok nesnenin bulunduğu görüntülerde kabul edilebilir bir başarı vermektedir. Fakat hesaplama yükleri nedeniyle gerçek zamanlı sistemler için kullanılması güçtür. Ayrıca literatürdeki yöntemler zamana bağlı değişkenlik gösteren ortama bağlı aykırılıkları ele almamaktadırlar. Bu projede uzam ve zamana göre değişkenlik gösteren aykırılık örüntülerini herhangi bir öncü kural kümesi kullanmadan öğrenip tespit edebilen piksel tabanlı analiz ve gösterim tekniklerine dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yöntem kalabalık yoğunluğunun tespiti ve yoğunluğa uygun model seçilmesi, kalabalık videolarında bölgesel davranışların kümelenmesi, davranışların zaman- uzamsal modellenmesi ve aykırılık tespiti aşamalarından oluşur. Bu çalışmada piksel tabanlı analiz ORB öznitelikleri kullanılarak yapılmıştır. Bu öznitelikler yardımı ile kalabalık yoğunluğuna göre sınıflandırma sağlanır ve uygun model seçilir. Bölgesel davranışların kümelenmesi için optik akış metodu ile hız ve yön bilgisi alınmasının ardından bu bilgiler Finite Time Lyapunov Exponents (FTLE) kullanılarak hız ve yöne bağlı olarak değerler tablosuna dönüştürülür ve bu tablo yardımıyla aykırılık gösteren bölgeler tespit edilebilir. Ayrıca farklı karakteristiğe sahip davranış bölgeleri Coupled Hidden Markov Model (CHMM) kullanılarak zaman-uzamsal olarak modellenir ve aykırılıkların tespiti sağlanır. Önerilen yöntemler halihazırdaki mevcut açık veri kümelerinin yanı sıra proje kapsamında kayıt edilen gerçek video görüntülerinde ve oluşturulan simulasyon verileri üzerinde ve denenerek sonuçlar referans bilgileri ile karşılaştırılmıştır.