3.9 Адаптивное управление параметрами

Статическая сцена может меняться во времени по разным причинам: изменение естественного освещения в течение дня, включение или выключение искусственного света, перемещение теней от неподвижных объектов. Для адаптации модели фона к таким изменениям скорость обучения alpha в алгоритме MOG2 не должна быть фиксированной.[8]

Предлагается вычислять долю пикселей переднего плана в маске gamma как отношение количества ненулевых пикселей маски к общему числу пикселей изображения (произведение ширины W на высоту H). В нормальных условиях, когда по сцене движется один объект, gamma составляет несколько процентов.

Если gamma превышает 0,3 (то есть более тридцати процентов площади кадра отнесено к переднему плану) в течение трёх-пяти последовательных кадров, это может свидетельствовать о двух ситуациях. Первая — по сцене движется очень крупный объект (например, автомобиль вблизи камеры). Вторая — произошло резкое изменение освещения (включили верхний свет), в результате которого вся сцена стала выглядеть иначе, и текущая модель фона устарела. Во втором случае модель фона должна обновляться быстрее. Поэтому параметр alpha временно увеличивается в три раза.

Когда gamma возвращается к нормальным значениям (менее 0,1), alpha постепенно уменьшается до базового уровня с заданным шагом. Такой механизм позволяет избежать «залипания» объекта в модели фона при длительной остановке: если объект остановился и gamma длительное время остаётся высокой из-за того, что объект уже стал частью фона, увеличенная скорость обучения помогает модели быстрее встроить неподвижный объект в фон.

Предложенная модель вычитания фона для стереопары имеет ряд ограничений, которые должны учитываться при эксплуатации системы.

1. Неподвижный объект. Если объект останавливается и не движется в течение длительного времени (несколько секунд или минут), он постепенно интегрируется в модель фона и перестаёт детектироваться. Это фундаментальное ограничение всех методов вычитания фона. Для компенсации в системе предусмотрена возможность периодического сохранения «чистой» модели фона (записанной в момент, когда объект заведомо отсутствовал) и её восстановления по команде оператора.

2. Динамический фон. Алгоритм MOG2 мультимодален, то есть может описывать несколько состояний фона (например, листва с ветром или мерцающий монитор). Однако при очень сильных флуктуациях — сильный дождь, быстрое перемещение теней от облаков — модель может начать ошибочно классифицировать части фона как передний план. В таких случаях требуются дополнительные фильтры, например, анализ временной связности.

3. Взаимное затенение. Движущийся объект может отбрасывать тень. Если тень попадает в поле зрения только одной камеры, маски переднего плана становятся асимметричными: в одном кадре объект будет больше за счёт тени, в другом — меньше. Хотя встроенное обнаружение теней в MOG2 минимизирует эту проблему, полностью устранить её не удаётся. Рекомендуется устанавливать камеры и освещение так, чтобы тени падали в направлении, перпендикулярном базовой линии стереопары.

4. Пересекающиеся объекты. Модель предполагает наличие только одного движущегося объекта в стереозоне. При появлении нескольких объектов алгоритм выбора контура с максимальной площадью будет отслеживать самый крупный объект, игнорируя остальные. Для многоканального отслеживания требуется расширение — например, алгоритм связывания объектов по кадрам (tracking) или использование нейросетевого детектора.

5. Несмотря на указанные ограничения, предложенная модель является адекватным выбором для задачи трёхмерного позиционирования единичного движущегося объекта в контролируемых условиях производственной линии, складского помещения или лабораторного стенда.