Відеоаналіз – дуже необхідний інструмент у системах відеоспостереження з однією або
великою кількістю камер. Серед найбільш перспективних функцій при цьому є
відстеження переміщень об'єктів – трекінг. У роботі розглядається сучасний стан
розробок в області трекінгу. Існує кілька типів трекінгу. Pixel tracking – це відстеження
руху конкретної точки (пікселя) або групи точок на вихідній відеопослідовності. В
результаті цього процесу виходить траєкторія руху пікселя, відповідного руху якогось
об'єкта в кадрі. Matchmoving – це складний процес, який дозволяє за наявною
відеопослідовністю створити тривимірну сцену з цифровою камерою, яка в точності
повторює рух реальної знімальної камери. Motion capture – це технологія, призначена
для визначення позиції і орієнтації реального об'єкта в віртуальному середовищі,
визначення позиції і орієнтації реального об'єкта в просторі здійснюється за допомогою
спеціальних датчиків та маркерів. Кожен з означених типів трекінгу може
використовуватися як сам по собі, так і бути частиною більш складних процесів. У
роботі розроблено модифікацію алгоритму виявлення руху камери, який працює в
області pixel tracking. Наводиться опис основних підходів до оцінки руху, а саме
рекурсивні растрові алгоритми, алгоритми частотної області, алгоритми оптичного
потоку та методи відповідності блоків. Наводяться актуальність роботи, її мета та задачі.
В роботі описується спосіб розташування блоків в кадрі відеопослідовності, які
використовуються для обчислення руху камери. В якості оцінки подоби блоків
використовуються метрики подоби, а саме коефіцієнт кореляції. В роботі описуються
кроки розробленої модифікації алгоритму виявлення руху камери. Наводяться
результати роботи модифікації алгоритму виявлення руху камери. Результат роботи це
показник візуальної якості трекінгу у вигляді 2d-зображення вектору руху камери.
Video analysis is a very important tool in video surveillance systems with one or more
cameras. Among the most promising features are tracking the movement of objects - tracking.
The current state of development in the field of tracking is considered in the work. There are
several types of trekking. Pixel Tracking is the tracking of the movement of a specific point
(pixel) or group of points on the original video sequence. The result of this process is the
trajectory of the pixel, corresponding to the movement of an object in the frame. Matchmoving
is a complex process that allows you to create a three-dimensional scene with a digital camera
based on the available video sequence, which exactly repeats the movement of a real camera.
Motion Capture is a technology designed to determine the position and orientation of a real
object in a virtual environment, determining the position and orientation of a real object in
space is carried out using special sensors and markers. Each of these types of tracking can be
used on its own or as part of more complex processes. The paper develops a modification of
the camera motion detection algorithm, which works in the field of Pixel Tracking. The
description of the main approaches to motion estimation is given, namely recursive raster
algorithms, frequency domain algorithms, optical flow algorithms and block matching
methods. The urgency of the work, its purpose and objectives are given. The paper describes a
method of arranging blocks in a video sequence frame, which are used to calculate the
movement of the camera. Similarity metrics are used to estimate the similarity of the blocks,
namely the correlation coefficient. The paper describes the steps of the developed modification
of the camera motion detection algorithm. The results of the modification of the camera motion
detection algorithm are presented. The result of this work is an indicator of the visual quality of
tracking in the form of a 2D image of the camera motion vector.
