電腦視覺監控產學研聯盟

The Industrial Liaison Program Of  VBIE

2010年 12月第 43 期

電子報

 

 

 

 

 發行單位:電腦視覺監控產學研聯盟

出刊日期:2010年12月

本期主編:林進燈

本期聯絡人: 李東霖

(03)571-2121轉54426

新竹市大學路1001號

工程五館915室  

電腦視覺監控產學研聯盟網站: 

http://vbie.eic.nctu.edu.tw/

         

 

 

產學合作年度盛會 成果亮麗

U-Bobi智慧監控計畫 打造安全生活城

移動人員輪廓模型建構

監控視訊濃縮與快速瀏覽技術

 

產學合作年度盛會 成果亮麗
 

【藍怡珊/撰稿】

為有效整合產、官、學、研各界資源,並強化跨部會資源連結,由行政院科技顧問組指導,經濟部、教育部、國科會、農委會、文建會共同主辦,並委由社團法人中華民國管理科學學會成立「整合型產學合作推動計畫辦公室」,共同推展我國產學合作環境,並於每年辦理產學合作Workshop及聯合成果展,同時展現大專校院產學合作豐沛成果。

產學合作Workshop
開啟產業新時代

「2010產學合作Workshop」座談會在12月2日於高雄巨蛋登場,座談會主題是以企業角度作為出發點,探討一般企業於育成前、中、後各階段所會面臨到的各種問題,區分為「創意啟發」、「創新研發」、「創業成長」、「創造價值」四大階段,並進行產學合作實務經驗、相關知識與資訊分享。

座談會邀請到中原大學產學中心副執行長王世明、暨南國際大學管理學院院長佘日新、地圖日記經理蔡方之、鉅亨網執行副總張家嘉、交通大學產學運籌中心主任黃經堯、工研院產經中心副主任游啟聰、加特福生技董事長程伶輝、泉利米香經理簡志源等重量級講者,共同探討企業會面臨到的各種議題與因應之道,活動即在演講者與超過百位的現場來賓熱烈的互動中畫下圓滿句點。

產學研發成果
技轉能量豐沛

「2010產學育成 創業領航 創新研究成果展」,則緊接於12月3至4日盛大舉辦,展現產學各界豐碩輔導成果。

成果展中並頒發績優技術移轉中心獎、傑出技術移轉貢獻獎、產學合作優質學校獎、績優育成中心獎、創新研究獎與新創事業獎等,以鼓勵激發台灣創業創新能量。

頒獎典禮部分,「績優技術移轉中心獎」為國科會對於設有技術移轉專責的大專院校及學研機構,表現優異者予以表揚,共計五校獲得此一殊榮。「傑出技術移轉貢獻獎」為國科會每年定期就當年度技術移轉獎勵的獲獎案件中,權利金與衍生利益金總額超過100萬元者進行遴選,共計五組12人摘下獎項。

「產學合作優質學校獎」係教育部為鼓勵執行產學合作績效優良的大專校院,鼓勵學校未來針對該校特色發展與投入資源,藉此提升學術成果的經濟價值,共計七校獲獎。

成果展示部分,則分為「電資通訊」、「文創時尚」、「樂活生技」、「綠能生活」及「綜合類」等五大參展區,包含31所產學激勵方案大專校院在內,於現場向參觀民眾與廠商展現優異創新的研發成果。

台灣學研界擁有充沛的技術人才與技術基礎、產業更充滿靈活的創新能力及紮實的創業家精神,再加上政府努力創造創新的環境氛圍,進而促進產學攜手合作,開創產學百年新高峰。

 

(參考資料來源:經濟日報  A23版/產學創新專輯)

U-Bobi智慧監控計畫 打造安全生活城
 

【 記者房書勤•陳心雅/新竹報導 】

爲打造新竹市安全生活的環境,新竹市政府、新竹市警察局計畫與交通大學ECO-CITY團隊合作,整合現有科技網絡資源與保全系統,希望打造新竹市成為一個安全安心、節能永續、健康照護、舒適便利的生活環境,8日下午進行規劃成果報告,同時選定新竹市湳雅七聯里做為示範實驗場域。

副市長曾國修對於交通大學ECO-CITY團隊所提之打造湳雅安全生活城U-Bobi智慧監控計畫深具信心,目前該計畫已獲得新竹市湳雅七聯里里長的支持,並簽署合作意願書表達合作意願,未來將積極爭取住宅社區大樓、營業場所(銀行、超商)、公共區域(中小學、公園)等三大目標使用族群支持與配合執行。

U-Bobi智慧監控計畫在計畫完成後,將擇定日期與市政府、警察局簽署同意配合計畫執行同意書,並請管區員警協助與商家簽定合作計畫、協助尋找兩家已提供社區保全服務的社區,加上U-Bobi服務,並能於市警局勤指中心緊急通報平台系統連線。

U-Bobi智慧安全生活服務的功能,包括智慧化主動偵測與即時告警,減少人力成本;結合保全業者研判後再行報警,減少誤報;結合遠端通報與路口監控,使刑事案件無所遁形;警方亦可取得即時影像,快速處理事件;駐衛保全提供生活加值服務,提高保全產業價值。

ECO-CITY中心強調,該中心已於11月配合新竹市警察局於新竹埔頂派出所建置完成2套智慧監控裝置、2套DVR錄影設備、1套圖控軟體系統,同時將於2011年2月以250萬經費於湳雅七聯里實際建置20-30套智慧監控系統。該中心在今年9月20日已與大同企業節能事業部簽訂合作意願書,透過節能諮詢、用電診斷、改善方案等服務,協助企業導入智慧能源管理設施。



(參考資料來源:NOWnews )

移動人員輪廓模型建構

【李東霖/撰稿】

現今保全攝影設備已經非常普遍,不只在住家、公司行號、商店、街道上等等都可以輕易看見。但如果只是錄影作為記錄,則既耗費儲存設備又浪費各種效益,同時攝像記錄無法長久保存以及搜尋所需影像不易等因素,都是讓保全攝影設備無法發揮效果的原因。但如果攝影設備可藉由偵測各種狀況,例如可疑人物進入、不明物體侵入等等判斷系統的輔助,則可大大提升記錄儲存以及保全能力的效益。而如果能夠進行人或非人的判斷,則更可提升後段分析及整理的成果。然而有許多的方法可以找出人形的特徵,但其中較有效的特徵大都需要複雜的計算過程。

事實上有許多的方法可以找出人形的特徵,但其中較有效的特徵大都需要複雜的計算過程。為了得到具有良好辨識能力且具有代表性的特徵來進行人形偵測。因此交通大學林進燈教授所帶領的團隊提出了改良式ICA (Independent Component Analysis)抽取辨識特徵,以此方式來建構偵測用的人形輪廓模型。其演算法可以在小量的計算量為前提之下,取得具有代表性的特徵以達成人形辨識的目的。該技術的演算法架構如下圖所示:

主要是以視覺辨識為基礎的人型偵測技術。並且採用獨立成份分析法(ICA)對可能出現的人形外觀輪廓抽取其重要特徵。再以熵(Entropy) 作為ICA特徵選擇的依據,以此得到具有良好辨識能力且具有代表性的特徵。最後以支持向量機(SVM)對特徵抽取的結果作進一步的人形及非人形分類。

 

(參考資料來源:本計畫)

監控視訊濃縮與快速瀏覽技術

由於視訊監控系統日益普及之故,其視訊的儲存效率與搜尋速度問題,一直是近年研究的主要焦點。在一般傳統式的全程錄影儲存方式,不但需要較大容量的媒體儲存空間,在查詢其中特定畫面時也必需由人類親自從頭到尾逐一觀看確認。這種查詢方法既耗時又耗力。因此如何將影片濃縮,使事後調閱與搜索更省時省力則是最重要的課題。

監控視訊濃縮技術主要就是將冗長的監視影片,濃縮成精簡的濃縮影片,讓使用者可在短時間內瀏覽整天發生的事件。因此由台北大學林道通教授所帶領的團隊提出以Shmuel Peleg 影片濃縮的概念改良並且以物件性質分類來提供點選物件及回播功能的監控視訊濃縮技術。其技術主要包含包含了四大功能:(一)移動物件追蹤,(二)使用者可以自行選擇畫面之物件”濃度”(三)以最小遮蔽原則,(四)製作濃縮影片提供點選物件及回播功能。其中物件追蹤的方式如下圖所示:

其中前景定義為人、車…等等會移動的事物,而所謂物件則定義為連續的同一物體前景。將同一影片中的所有預設感興趣的物體全部做分類並標籤。並且將中間無感興趣的背景資訊片段全段移除,即可能到可借快速查詢物件的濃縮監視影片。

(參考資料來源:本計畫)

有關本學界科專計畫、電腦視覺監控產學研聯盟、以及電子報之背景與相互關連都已在電子報創刊號詳細說明。本期電子報由分項A子項2主編,在此,我們簡介此子項於學界科專98年度之研究計畫:

子項A2於本年度的研究重點在於使監控人員在一攝影機網路的監控環境下,更容易在不同場景之間追蹤與監控多個目標物,並提供可疑事件的歷史監控記錄與資料庫搜尋,使監控人員能更方便進行中控室操控。本年度的研究主題如下:

1.  停車場之人車連續追蹤:有別於之前的技術,在跨攝影機目標物追蹤上,僅使用時空特徵與外觀顏色特徵。在本年度的研究,我們預期以加入幾何特徵為研究方向,藉由目標物幾何特徵在行進過程中的一致性,並與之前已使用的特徵進行整合,以提高追蹤正確率。我們也預期發展人車的分辨模組,透過機器學習方法的設計與實作,進行物體的部件的分析與辨認,以便提高人車追蹤的效能。

2.  可疑人物之長程追蹤:設計一長程策略來分析可疑人物之行為,藉由結合系統所提供之長程蒐集可疑人物之資訊,來彌補短程偵測方法之不足,以提升單一攝影機可疑人物偵測之正確性。並且,將動態呈現目標物的可疑程度,以提升中控室使用者對場景中人物的即時掌握程度。

3.  可疑事件在中控室之視覺化顯示:開發一攝影機是否遭到遮蔽或明顯移動的偵測技術,例如:攝影機遭到轉向、遮蔽或是鏡頭遭塗抹異物以致無法取得正常之監控影像。並且,將發展一整合攝影機網路的視覺化顯示中控室系統,該系統藉由整合平順轉場技術與多重解析度顯示技術,以提升使用者於中控室的監控效率與操作方便性。

 

近年來全球安全監控產業呈現穩定成長趨勢,並由於數位時代的進展,安全監控產品技術層次也不斷提升,進而與其他產業整合,預期未來安全監控領域是安全產業中最具發展潛力的領域之一。此外,由於現代科技的進步,醫療技術與品質提升,使國民平均壽命逐年攀升。在新人口結構變化趨勢下,如何滿足老年人健康照護需求的問題不容小覷,相對而言,也造就了新的商機。根據工研院IEK推估,台灣高齡產業市場規模在2025年可望達到1089億美元。

展望未來產業趨勢,安全監控產業以及高齡產業市場規模將持續增加。因此,本中心將以前期所開發之100餘項相關核心技術,規劃二個系統整合方向 — (1)智慧型建築(smart building),結合資訊、通訊與視訊技術,整合創造科技與人文結合的智慧型大樓;(2)智慧型社區(smart community),結合鄰里以及警政單位,規劃全方位無死角社區或園區智慧型監控系統 期許透過系統整合,勾勒具視覺感知能力之安全環境架構,以建構全面智慧型環境,讓人們悠遊於舒適的環境之中,並協助國內廠商尋找智慧型監控環境之藍海策略,使台灣成為安控產業之明日之星 。

學界科專計畫已邁入第二期,本期研發重點,在技術策略方面,朝向「多層次多感測無縫隙系統」發展,結合視訊與感測器(sensor)成為一全方位監控安全系統。在技術落實方面,朝向下列三目標執行:

(1) 提升技術成熟度、可靠度及穩定度

(2) 以嵌入式系統具體化前期核心技術

(3) 整合前後期核心技術,以發展商品化之產品。

每一分項之主要工作項目概述如下,詳細內容後述之。

分項一:智慧型建築(Smart Building)

分項一的研發主軸為智慧型建築(smart building)的前瞻性技術研發,工作項目如下。

A1.日夜安全巡邏與訪客引導系統---室內空間智慧型巡邏與避碰利用自動車引導訪客、紅外線影像處理與自動車夜間導航、多自動車協同巡邏與異常偵測等。

A2.視訊監控中央管理系統---攝影機網路之目標物即時追蹤與預測、視訊資料庫搜尋、與資訊整合視覺化。

A3.室內突發事件分析系統---室內突發事件分析之技術開發主軸分隊針對人員及環境設計各項突發事件偵測技術,研發技術包括:人員異常行為分析、訪客異常行為偵測、環境突發事件偵測限制區域之監控、限制區域之監控。在技術策略方面,朝向結合視訊與感測器(sensor),發展成為一全方位監控安全系統。

分項二:智慧型社區(Smart Community)

以多層次多感測無縫隙的技術為發展目標,分項二的技術研發主軸定位在智慧型社區(smart community)安全的前瞻性技術研發,主要工作項目如下所列。

B1. 人車偵測與辨識系統---即時車型和車輛之偵測和辨識、車輛管制系統、PTZ攝影機人員偵測與辨識等。

B2. 強健性物件追蹤系統---全天候物件偵測與追蹤、即時物件追蹤技術、多感測器人員追蹤、多人長時間性人員追蹤。

B3. 事件分析與搜尋系統系統---自動化視訊搜尋、戶外異常事件分析、異質相機行動監看。

 

經濟部學界科技專案『以視覺為基礎之智慧型環境的建構四年計畫』所發起的「電腦視覺監控產學研聯盟」已於2005年初正式成立。為了加強產業界與學術界的互動與交流,聯盟自2005年一月起每兩個月定期發行一期電子報,提供國內產業界及聯盟會員最新的相關資訊。

本電子報目前所規劃的內容包括:

1.最新動態:公布並報導「電腦視覺監控產學研聯盟」或「影像等相關單位」舉辦的各項技術說明會、技術研討會、企業座談會等相關活動訊息。

2.技術報導:報導電腦視覺監控領域相關研究的現況,並簡介本學界科專計畫的最新研究成果及所獲得的各項專利等。

 

在本期的電子報當中,「最新動態」部分報導2009/9/21~24美國加州安那罕舉行的美國國際安全器材展,另外介紹10/1於福華國際文教會館舉辦的『技術研討暨技術成果移轉說明會』。此外,在「技術報導」方面,本期收集了兩篇文章,分別由台大網媒所施朝欽同學與賴治權同學介紹「攝影機功能異常自我診斷技術」及「視線追蹤」的技術。

 

「電腦視覺監控產學研聯盟」乃是由經濟部學界科專「以視覺為基礎之智慧型環境的建構四年計畫」所發起,由前亞洲大學校長蔡文祥(現交通大學講座教授)所主持,在背後支持此一聯盟的研發團隊幾乎囊括了國內電腦視覺研究領域之菁英教授,其研究人員遍佈台大、清大、交大、中央及中央研究院等第一流學術機構。每一位計畫主持人皆累積多年有關影像處理與圖形識別等研究的經驗,亦曾多次協助業界研發各項影像處理與圖形識別系統,輔導產業研發、創新之經驗豐富 。

本聯盟除發行電子報外,也提供聯盟成員包括人才招募、技術諮詢、企業資訊推廣等多項 服務(請點選並下載電子報左方目錄中的「會員招募簡章及報名表」,並參閱其中有關本聯盟之服務內容說明)。竭誠歡迎產業界相關企業加入聯盟,藉由大家共同的努力,提昇國內此一產業的技術水準。

為了方便會員的聯繫,我們於新竹特設一服務窗口:

新竹窗口

交通大學電腦視覺中心 蔡淑均 小姐

TEL:03-5731970    FAX:03-5131205

E-mail : rayis@mail.nctu.edu.tw