Robuste Verarbeitungssysteme von Videosequenzen im komplexen Umfeld

Abstract

Videosysteme zur automatisierten Beobachtung von bewegten Objekten sind ein wichtiges Instrument für die Überwachung von technischen und zivilen Einrichtungen. Im Bereich der modernen Fertigung können optomechatronische Systeme beispielsweise zur Kollisionsvermeidung von autarken Robotern oder zum Schutz des Bedienpersonals eingesetzt werden. In der Verkehrstelematik ist die gezielte Detektion von Falschfahrern und das anschließende Setzen von Alarmsignalen eine wichtige Sicherheitsmaßnahme. Die Entwicklung von solchen optischen Verarbeitungssystemen ist stets geprägt von der Problematik, den Zustand einer beobachteten Szene allein aus der Analyse von nicht-idealen Eingangsdaten abzuleiten. Als Eingangsdaten werden Bildsequenzen verwendet, die meist durch komplexe äußere (Umwelt)-Einflüsse beeinflusst und/oder im hohen Maße gestört werden.<br />Häufige Probleme sind beispielsweise plötzliche Helligkeitsänderungen durch Verdunkelung der Sonne oder Beeinträchtigungen des optischen Systems durch Verschmutzung, Abdeckung, Kondenswasser, Öl etc. Weitere Herausforderungen bilden die große Menge an Informationen und die komplexe Fusion diverser Algorithmen unter der meist zwingenden Einhaltung von Randbedingungen wie zum Beispiel der maximalen Auswertedauer der Datenverarbeitung im ms-Bereich.<br />Eine Lösung der genannten Probleme und das Schaffen eines Funktionsmusters ist das Ziel dieser Dissertation. Das Konzept der Lösung berücksichtigt die wesentlichen Randbedingungen und weitere Forderungen wie zum Beispiel die nach modularen und austauschbaren Algorithmen, variablen Bildgrößen, Hell- und Dunkelbetrieb sowie Energieeffizienz. Nach reiner theoretischen Konzeption wird ein funktionsfähiger Prototyp dargestellt, der mit bekannten und neuen Algorithmen und Kameras in der Lage ist, die angesprochenen Aufgaben zu erfüllen. Für die Realisierung des Funktionsmusters war eine kritische Auswahl von geeigneten Hardware-Komponenten hinsichtlich kleiner Baugröße und geringem Energiebedarf (< 10W) erforderlich.<br />

Digital video-systems for automatically inspecting moving objects are important tools for handling various surveillance-tasks for technical and everyday appliances. Optomechatronic systems applied in industrial production-lines for instance avoid collisions of autonomous robots or try to prevent humans from getting injured by machinery parts.<br />A typical application in the field of traffic-telematics is a system for detecting wrong-way-drivers and to warn the other traffic-participants.<br />The development of such systems is commonly characterised by the difficulty of deriving the state of a scene by analysing non-ideal input data. The input-data is formed by a continuous stream of image sequences which is affected by various complex environmental disturbances. Usual problems are sudden changes of the illumination or the influences caused by dust, moisture, spilling oil etc. It is also challenging to handle the huge amount of input-information and to combine the multitude of algorithms and methods by simultaneously keeping track of diverse boundary conditions (e.g. the maximum processing time in ms).<br />The solution of these problems and the implementation of a functional model constitute the aims of this thesis. The concept of the solution considers the most important aspects such as modular and interchangeable algorithms, varying image-resolutions, bright/dark operation and energy efficiency.<br />Subsequent to the theoretical conception of the system follows the practical implementation of a prototype which uses novel and also approved algorithms. The selection of the hardware-components (camera and processing unit) is mainly affected by the requirements of having a small installation size and a low energy consumption (< 10W).