Odhad rychlosti otáčení z videí

Abstract

V práci navrhujeme novou metodu pro odhad rychlosti rotace objektu z videozáznamů pořízených standardní kamerou chytrého telefonů. V době rozšířeného používání chytrých telefonů poskytuje metoda robustní, levné a snadno nasaditelné řešení pro sledování rotačního pohybu za různých podmínek. Vyvinuli jsme algoritmus, který extrahuje informace o pohybu pomocí optického toku a sledování pohybu s následným robustním odhadem středu rotace. Pro ověření účinnosti našeho přístupu jsme také navrhli a implementovali aplikaci pro Android, která uživatelům umožňuje nahrávat videa s různými nastaveními a konfiguracemi. Provedli jsme rozsáhlé experimenty s použitím reálných obrazových dat zachycených v široké škále prostředí a podmínek. Experimentálně jsme zjistili, že naše odhady jsou v mezích 2\% chyb v porovnání s reálnými hodnotami získanými pomocí výsledků měření laserovým tachometrem. Tento přístup demonstruje spolehlivost, když jsou splněny určité podmínky, například pečlivě nastavené nastavení kamery, dostatečné množství světla a ne úplná symetrie snímaného objektu.This thesis proposes a novel method for estimating an object's rotational speed from video footage captured by standard smartphone cameras. At a time of widespread smartphone use, our method provides a robust, cost-effective, and easily deployable solution to monitor rotational motion in diverse conditions. We developed an algorithm that extracts motion information using optical flow and motion tracking followed by robust rotation center estimation. To validate the effectiveness of our approach, we also designed and implemented an Android application that allows users to record videos with different settings and configurations. We conducted extensive experiments using real-world video data captured in a wide range of environments and conditions. Experimentally, we have obtained that our estimates are within a 2\% error margin compared to ground-truth values obtained using the results of measurements with a laser tachometer. This approach demonstrates reliability when certain conditions, for example, carefully adjusted camera settings, sufficient amount of light, and not complete symmetry of the recorded object, are met.