Last Updated on 11. Oktober 2012 by Thomas J. Fehr
Die Zählung von Personen, die ein Gebäude oder Fahrzeug betreten, wird oft von Hand gemacht. Dazu braucht es zusätzliches Personal, welches mit Hilfe eines Handstückzählers die Personen zählt. Oft werden auch mechanische Zähler wie Drehtore eingesetzt, diese Massnahme kann jedoch zu Stau im Eingangsbereich führen. Eine sinnvolle Alternative zu diesen Methoden ist das visuelle Zählen mit einer Kamera.
Zielsetzung
Das Ziel der Bachelor-Thesis (2010/2011) war das Erstellen einer Applikation, welche mit Hilfe einer Kamera die an der Decke montiert ist, Personen zählen kann. Die Applikation soll in der Lage sein, zu unterscheiden ob eine Person den überwachten Bereich betritt oder verlässt. Dazu wird vor der Zählung der Erfassungsbereich im Bild festgelegt und definiert wo sich Ein- und Ausgang befinden.
Anwendungsgebiete
Diese Anwendung kann vielseitig eingesetzt werden, sei es im Sicherheitsbereich bei dem es darum geht sicherzustellen, dass sich nicht zu viele Personen in einem Gebäude / Fahrzeug befinden oder im Businessbereich um Besucherstatistiken zu erstellen. Diese Informationen können dann für Marketingzwecke oder die Personalplanung verwendet werden.
Lösungsansatz
Die Applikation unterstützt 3 Arten von Video-Inputs. Es ist möglich die Bilder über eine USB-Kamera, einer Axis Netzwerkkamera oder einer Filmdatei zu beziehen. Die Detektion von Personen erfolgt dann durch eine adaptive Hintergrundsubtraktion. Kurz es wird die Differenz eines Referenzbildes mit dem aktuelle Bild berechnet. Danach werden die dadurch detektierten Objekte von Bild zu Bild verfolgt und beim übertreten der definierten Zählerlinie gezählt. Damit diese Detektion funktioniert, kann die Applikation mit Hilfe von verschiedenen Parametern an die Umgebung und die Lichtverhältnisse angepasst werden.
Technisches
Da die Verarbeitung von Videoaufnahmen ein rechenintensiver Prozess ist, wurde die ganze Applikation mit der Programmiersprache C++ entwickelt. So entsteht kein unnötiger Ressourcenverbrauch wie dies bei Java oder C#, wegen der Laufzeitumgebung, der Fall wäre. Damit das Programm auf verschiedenen Betriebssystemen lauffähig ist, wurde das GUI mit dem Framework QT4 entwickelt. Dies ermöglicht es die Applikation spezifisch für die verschiedenen Betriebssysteme zu kompilieren und damit die Verwendung unter Windows, Unix/Linux (mit X – Windows System) sowie Mac OS X. Die Verarbeitung der Videodaten, sei dies aus einer Filmdatei oder aber von einer USB-Kamera, wurde mit dem Framework OpenCV realisiert. Das Framework OpenCV unterstützt die Programmierung mit sehr vielen effizienten Algorithmen im Bereich der Bildverarbeitung.
