王傑智臺灣大學：資訊工程學研究所羅子建Lo, Tzu-ChienTzu-ChienLo2007-11-262018-07-052007-11-262018-07-052007http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/53983物體追蹤在人類居住的環境中是一個相當複雜的問題。高度擁擠中處理資料關聯是非常富有挑戰性。來自於各式各樣移動物體的不同運動模式，造成我們在建立運動模型時有許多困難。根據傳統建立運動模型的技術，我們提出場景及周圍物體互動模型，分別去處理長期及短期在被追蹤物體與環境之間的互動。使用我們的互動模型，可以很容易地偵測出不正常的行為。另外，『移動-停止』假設的追蹤技術利用在處理『移動-停止-移動』的情況。我們使用的資料來源是安裝在PAL1機器人上的雷射測距儀。在許多困難的遮蔽情形中，我們成功地追蹤許多互動的行人、腳踏車、摩托車、汽車與卡車。Tracking in human inhabited environment is a daunting task. High crowdedness causes challenging data association problems. Different motion patterns from a wide variety of moving objects make motion modeling difficult. Accompanying with traditional motion modeling techniques, this paper introduces a scene interaction model and a neighboring object interaction model to respectively take long-term and short-term interactions between the tracked objects and its surroundings into account. With the use of the interaction models, anomalous activity recognition is accomplished easily. In addition, move-stop hypothesis tracking is applied to deal with move-stop-move maneuvers. The proposed approaches have been demonstrated using data from a laser scanner mounted on the PAL1 robot. Interacting pedestrians, bicycles, motorcycles, cars and trucks are successfully tracked in difficult situations with occlusion.ABSTRACT : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : iii LIST OF FIGURES : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : vii CHAPTER 1. Introduction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 CHAPTER 2. Related Work : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 5 CHAPTER 3. Foundations : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 7 3.1. Formulation of Moving Object Tracking : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 7 3.2. Mode Learning and State Inference : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 8 Fixed Structure Multiple Model Approach for Switching Modes : : : : : : : : : : : 8 The Interacting Multiple Model Algorithm : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 9 Calculation Procedures of the IMM Algorithm : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 11 CHAPTER 4. Detection : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 15 Moving Object Detection : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 15 Moving Object Map Based Detection : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 15 The Background Subtraction Approach : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 16 CHAPTER 5. Perception Modelling : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 17 5.1. Object Representation : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 17 5.2. Object Uncertainty : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 18 CHAPTER 6. Motion Modelling : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 19 6.1. Discrete Time State Space Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 19 The Constant Velocity Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 20 The Constant Acceleration Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 21 6.2. The Stationary Motion Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 22 The Stationary Process Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 22 6.3. Move-Stop Hypothesis Tracking : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 22 CHAPTER 7. Data Association : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 27 7.1. Gating : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 27 7.2. Data Association in the Cluttered : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 28 CHAPTER 8. Interaction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 31 8.1. Interaction in Outdoor Environment : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 31 8.1.1. Scene Interaction Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 31 Modelling : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 31 Prediction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 36 8.1.2. Neighboring Object Interaction Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 36 8.2. Interaction in Indoor Environment : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 37 8.2.1. Scene Interaction Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 37 Modelling : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 37 Prediction : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 38 8.2.2. Neighboring Object Interaction Model : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 38 CHAPTER 9. Implementation : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 49 9.1. The Result of The Outdoor Environment : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 49 9.1.1. Tracking with The Use of The Scene Interaction Model : : : : : : : : : : 49 9.1.2. Tracking with The Use of The Neighboring Object Interaction Model : : 50 9.1.3. Anomalous Event Detection : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 52 CHAPTER 10. Conclusion and FutureWork : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 57 Simultaneous Multiple Moving Object Tracking : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 57 BIBLIOGRAPHY : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 592193133 bytesapplication/pdfen-US移動物體追蹤互動moving objecttrackinginteractionthesishttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/53983/1/ntu-96-R94922079-1.pdf