Báo Cáo Lọc Particle dựa trên màu ứng dụng vào hệ thống theo dõi giao thông

I. GIỚI THIỆU
Theo vết đối tượng là thành phần chủ yếu trong các
hệ thống theo dõi (surveillance), dẫn đường
(guidance), phòng tránh ách tắc (obstacle avoidance
system), hay các ứng dụng tương tác người – máy
thông minh (intelligent human-computer interactive
system). Nhiệm vụ chủ yếu của giai đoạn này là xác
định số lượng các đối tượng thành phần cùng với vị trí,
và động tác chuyển động tương ứng của chúng nhằm
đưa ra những quyết định điều khiển thích hợp. Thông
thường các phương pháp theo vết được chia làm hai
loại chính: bottom-up và top-down [6]:
Bottom-up: xuất phát từ các quan sát, thực hiện rút
trích, phân đoạn để tìm ra đối tượng cần theo vết.
Top-down: giải quyết bài toán một cách thuận chiều
hơn bằng cách ước lượng mức hợp lý (likelihood) của
các giả thuyết cho trước dựa trên quan sát thu được.
Cụ thể hơn, đầu tiên, phát sinh ra một tập các giả
thuyết có thể có trong không gian trạng thái của hệ
thống, sau đó sử dụng quan sát để tính likelihood cho
từng giả thuyết, các likelihood này sẽ quyết định đến
mức độ “tin cậy” của từng giả thuyết (thường được
biểu thị bằng các trọng số). Cuối cùng tổng hợp tập
các giả thuyết-trọng số để cho ước lượng trạng thái của
hệ thống.
Theo vết đối tượng sử dụng lọc Particle thuộc vào
loại phương pháp top-down. Giống như các phương
pháp lọc phi tuyến khác, lọc Particle cũng lấy ước
lượng Bayes hồi quy làm giải pháp lý thuyết, nhưng nó
lại sử dụng ý tưởng của phương pháp Monte Carlo để
xấp xỉ cho giải pháp lý thuyết này. Cụ thể, lọc Particle
sử dụng một tập lớn các mẫu - mỗi mẫu được ví như
một particle – rút ra từ một hàm mật độ đề xuất để
biểu diễn cho hàm mật độ hậu nghiệm, sau đó sử dụng
các giá trị mật độ hậu nghiệm này để đưa ra ước lượng
trạng thái hiện thời của hệ thống. Những điểm mạnh
khiến cho lọc Particle được xem là một công cụ ưu việt
cho các bài toán lọc phi tuyến hiện nay đó là: khả năng
giải quyết các bài toán lọc tổng quát mà không đòi hỏi
bất cứ giả định nào về hệ thống, tốc độ hội tụ không
phụ thuộc vào số thành phần của vectơ trạng thái, có
khả năng mở rộng để thực hiện trong môi trường tính
toán toán song song, ngoài ra với sức mạnh của máy
tính, người ta có thể gia tăng độ chính xác của phép
xấp xỉ bằng cách tăng số lượng các điểm mẫu.
Trong bối cảnh bài toán theo vết các đối tượng xe
lưu thông bằng thị giác máy tính, chúng tôi sử dụng
công cụ lọc Particle với mô hình quan sát dựa trên
màu, vì màu sắc là một đặc trưng trực quan dễ rút
trích và chi phí tính toán thấp, hơn nữa nó lại bất biến
với phép biến đổi tỉ lệ - bắt gặp trong bối cảnh của ứng
dụng theo dõi giao thông.