Automatische Videoaufzeichnung mit Personenerkennung · Gegebenheiten vor Ort • Vortragsfolien...

Automatische Videoaufzeichnung mit Personenerkennung

Daniel Schreiber26.06.2018

Chemnitzer Linux-Tage

$ whoami

• Admin und Entwickler• URZ seit 2014• seit 2000 Chemnitzer Linux-Tage• kein Experte für Bild- und Videoverarbeitung, KI

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Vorbetrachtungen

Gegebenheiten vor Ort

• Vortragsfolien per HDMI Grabber aufgezeichnet• Mitschnitt über Audioanlage• teilweise Kameraufzeichnung mit Kamerapersonal• 6 Vorträge parallel

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Die Idee

Die Idee

Kann man nicht alle Vorträge mit Vortragenden aufzeichnen, ohne extra Personal?

→ hochauflösende Kamera fest montieren→ Vortragende per Software tracken und in Beamerbild hineinschneiden

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Der Versuch

• hochwertige 4K Kamera an Decke montiert• Daten per HDMI Grabber und auf SD-Karte aufgezeichnet• Hakeleien bei Hardware

• HDMI Grabber kann nur HD• Kamera kann nur 4K aufzeichnen, wenn HDMI Output aus ist→ alles in HD machen

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Die Bausteine

• FFmpeg• OpenCV• irgendetwas, was Gesichter oder Personen erkennen kann• Python

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Umsetzung

Video aufzeichnen

• Hardware PoolPC• AMD A10–6800K• Nvidia GT640• Festplatte• GBit Netz

• HDMI Grabber über USB3 angeschlossen→ für Software encoding zu langsam• FFmpeg kann Offloading an GPU → FFmpeg neu kompilieren

1 ffmpeg -y -f video4linux2 -framerate 25 -video_size 1920x1080 \2 -i /dev/video0 -pix_fmt yuv420p -c:v h264_nvenc \3 -preset:v llhq -rc:v vbr_minqp -qmin:v 19 -b:v 3500k \4 -f segment -segment_list /tmp/recording/segments.csv \5 -segment_time 10 /tmp/recording/output -%03d.mp4

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OpenCV: Video laden

1 f o r video_file i n video_files:2 video = cv2.VideoCapture(video_file)3 frame_no = 04 ok, frame = video.read()5 i f not ok:6 p r i n t ('Cannot␣read␣video␣file␣{}'. format(video_file))7 continue8 regions = detect_persons(net, frame, 520)9 regions = group_regions(regions)

10 whi le True:11 frame_no += 112 ok, frame = video.read()

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OpenCV: Video darstellen

1 f o r x,y,w,h i n regions:2 cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0,255,0), 2)3

4 cv2.imshow("Tracking", frame)

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OpenCV: Ausschnitte extrahieren

1 def detect_persons(net, image, y_offset):2 edge=3003 result = []4 f o r i, offset i n enumerate( range(0, 1920-edge, 162)):5 # Korrektur fuer schiefe Kamera6 y_offset2 = y_offset - 2*i7 img_slice = np.copy(image[y_offset2:y_offset2+edge, offset:offset

+edge])8 regions = detect_persons_from_square(net, img_slice)

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OpenCV: Gesichter finden

• Haar Cascade Classifier• LBP Classifier→ viele false positives→ mäßige Zuverlässigkeit

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OpenCV: Tracking

• Algorithmen zur Objektverfolgung• Genauigkeit mäßig• Problem: Startkoordinaten

1 tracker = cv2.TrackerBoosting_create()2 tracker.init(frame, bbox)3

4 ok, bbox = tracker.update(frame)

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OpenCV: Personen finden

• keine fertigen Algorithmen implementiert• Schnittstelle zu Caffee vorhanden• Caffee hat umfangreichen Model Zoo

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Exkurs: Neuronale Netze

Was macht ein neuronales Netz?

• komplexe nichtlineare Funktion• Training mit Eingabedaten und erwartetem Ergebnis

Input #1

Input #2

Input #3

Input #4

Output

Hiddenlayer

Inputlayer

Outputlayer

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Warum der ganze Hype?

• vielseitig einsetzbar• bei visuellen Problemstellungen praktisch verwendbare Ergebnisse• Durchbruch 2012 mit Deep Convolutional Networks (AlexNet)• seitdem weitere drastische Fortschritte• vortrainierte Netze verfügbar• genug Rechenleistung durch GPUs verfügbar

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Wie nutzen?

Zur Erinnerung: Wir wollen Personen oder Gesichter finden

✓ Person ist als Klasse in Standardbenchmark verfügbar• Problem: Lokalisierung

• sliding Window• alternative Netzarchitektur RCNN → Netz liefert Koordinaten✓ noch besser: SSD (Single Shot Detector)✓ MobileNetSSD: Eingabe: 300×300 Pixel, Ausgabe: Klassen + Bounding Boxes

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Wie kann man es nutzen?

• sliding Window, 300×300, überlappend• Bereich in Höhe begrenzt• überlappende Bereiche vereinigen• mehrere Personen möglich• Vortragenden finden• Bewegung glätten

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Daten vorverarbeiten

• RGB ↔ BGR Swapping• Normalisierung:

• Skalierung• Konstante (z.B. Mittelwert) abziehen

• abhängig vom Netz• bei Inferenz und Training gleich

1 blob = cv2.dnn.blobFromImage(2 image=frame,3 scalefactor=1/127.5,4 size=(300, 300),5 mean=127.5,6 swapRB=False,7 )

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Netz laden

1 modelstate = "MobileNetSSD_deploy.caffemodel"2 modeldescription = "MobileNetSSD_deploy.prototxt"3 net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(modeldescription , modelstate)

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Personen erkennen

1 def detect_persons_from_square(net, image):2 (h, w) = image.shape[:2]3 #print(h,w)4 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.007843, (300, 300), 127.5)5 net.setInput(blob)6 detections = net.forward()7 results = []8 f o r i i n np.arange(0, detections.shape[2]):9 confidence = detections[0, 0, i, 2]

10 i f confidence > args["confidence"]:11 idx = i n t (detections[0, 0, i, 1])12 i f idx == 15:13 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])14 results.append(box.astype("int"))15 return results

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Nachverarbeitung

Verbesserungen

• nicht jeden Frame auswerten• Vortragenden finden

• aus mehreren Boundingboxen diejenige mit Vortragenden finden• von Mitte aus vorwärts und rückwärts suchen• Box mit geringstem Abstand folgen

• Bewegungen glätten→ Kamera zieht nach• maximale Größe der Boundingbox finden

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Video schreiben

1 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*b'FFV1')2 out = cv2.VideoWriter(args['cropped_video '],fourcc, 25.0, (480, 360))3 videoframe = numpy.zeros(shape=(360,480,3), dtype=numpy.dtype('uint8'))4 for filename in file_list:5 video = cv2.VideoCapture(filename)6 while True:7 ok, frame = video.read()8 if not ok:9 break

10 #11 # ... y1:y2 und x1:x2 interpolieren12 #13 crop_img = numpy.copy(frame[y1:y2, x1:x2])14 videoframe[0:max_height , 0:max_width] = crop_img15 out.write(videoframe)

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Zusammenschneiden

1 ffmpeg -y -ss 00:05:50 -i /data/schrd/clt/raum5.stream -2018-03-10_12-56-37.ts \

2 -r 25 -ss 00:01:10.5 -i /data/schrd/clt/video13.avi \3 -filter_complex "[1:v]crop=382:238:0:0[ckout];[0:v][ckout]overlay=

main_w-overlay_w -10:main_h-overlay_h -10[out]" \4 -map "[out]" -map "0:a" -t 2797 /data/schrd/clt/schreiber.mp4

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Fazit

Lessons learned

• Konzept funktioniert• alle nötigen Komponenten frei verfügbar• bei neuronalen Netzen Daten vorverarbeiten!• CLT 2019:

• Audio mit Kamerabild zusammen aufnehmen• Konzept in Breite ausrollen• nochmal mit GPUs versuchen

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Referenzen

• https://docs.opencv.org/• man 1 ffmpeg-devices• man 1 ffmpeg-filters• Patrick Winston: Machine Learning Course vom MIT (bei Youtube)• Andrej Kaparthy: Vorlesung von Stanford: CS231N-2016 (bei Youtube)• A hackers guide to neural networks http://karpathy.github.io/neuralnets/

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