5768158961

BADANIA NAUKOWE

Wywiad z dr. inż. Tomaszem Kryjakiem z Katedry Automatyki i Inżynierii Biomedycznej na temat akceleracji sprzętowej algorytmów stosowanych w zaawansowanym, automatycznym monitoringu wizyjnym

AGH 2B: Czego dotyczą Pana badania?

Dr Kryjak: W ramach swojej pracy naukowej zajmuję się dwoma powiązanymi ze sobą tematami. Prowadzę badania nad zaawansowanymi, automatycznymi systemami monitoringu wizyjnego. Ich celem jest opracowanie algorytmów, które pozwolą zautomatyzować analizę materiału wideo z kamer przemysłowych, tj. wykrywać potencjalne zagrożenia. Przykładowymi aplikacjami są: detekcja porzuconego bagażu, wykrywanie kradzieży obiektów, detekcja wejścia do strefy zabronionej oraz sygnalizowanie agresywnego zachowania. W takich systemach głównym źródłem infor-

Niestety ona nie zawsze występuje. Przykładem może być gorący dzień, gdy temperatura powietrza jest zbliżona do temperatury ludzkiego ciała. Z kolei wykorzystanie informacji o głębi uzyskanej z kamery stereowizyjnej lub innego czujnika, to krok w stronę naśladowania działania systemu wzrokowego człowieka. Takie podejście umożliwia poprawę jakości detekcji obiektów oraz ułatwia określenie wzajemnego położenia przestrzennego obiektów, co pozwala na kompensację zjawiska przesłaniania. Oba rozwiązania mają jednak poważną wadę - w zastosowaniu komercyjnym są dość kosztowne. Ponadto analiza dodatkowej informacji, to również zwiększona złożoność obliczeniowa. Do-

Przyklad segmentacji obiektów pierwszoplanowych. Lewy monitor - obraz z kamery. Prawy monitor - maska obiektów pierwszoplanowych. Z przodu karta ewaluacyjna z układem FPGA. Przetwarzanie obrazu o parametrach 1920x 1080@ 60 fps w czasie rzeczywistym'

macji wizyjnej jest pojedyncza kamera przemysłowa. Obecnie są to głównie tzw. kamery IP, czyli umożliwiające transmisję obrazów poprzez Ethernet w standardzie MJPEG lub H.264. Analizujemy również możliwość wykorzystania kamer termowizyjnych i stereowizyjnych. Rejestracja w paśmie podczerwieni pozwala poprawić skuteczność systemu w niesprzyjających warunkach atmosferycznych: takich jak deszcz, mgła czy noc. Jednakże, aby okazała się ona skuteczna, konieczna jest różnica temperatur pomiędzy interesującymi nas obiektami (np. ludźmi, samochodami) a tłem.

tyczy to zwłaszcza algorytmów umożliwiających uzyskanie dobrego odwzorowania głębi. Ze względu na wysoką cenę urządzeń, termowizja i stereowizja nie są jeszcze wykorzystywane w powszechnym monitoringu wizyjnym. Uważam, że w przyszłości na pewno się to zmieni, dlatego już dzisiaj warto analizować możliwości obu technologii.

Drugi temat, którym się zajmuję to akceleracja algorytmów przetwarzania i analizy obrazów za pomocą układów repro-gramowalnych FPGA. Sprzętowa realizacja algorytmów wi-