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http://hdl.handle.net/1843/RVMR-6QGJSQ| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Observação dinâmica cooperativa |
| Authors: | Jose Luiz de Souza Pio |
| First Advisor: | Mario Fernando Montenegro Campos |
| First Referee: | Guilherme Augusto Silva Pereira |
| Second Referee: | Arnaldo de Albuquerque Araujo |
| Third Referee: | Alexei Manso Correa Machado |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Luiz Marcos Garcia Gonçalves |
| Abstract: | Nos dias atuais, devido ao aumento dos conflitos internacionais e da violência urbana, é cada vez mais comum a utilização de sistemas de segurança projetados como uma rede de câmeras com o objetivo de monitorar ou controlar o fluxo de pessoas ou veículos. Nesta tese aborda-se o problema da observação do movimento de objetos de interesse em um espaço monitorado por sensores visuais. Este problema é aqui denominado de "Observação Dinâmica Cooperativa" O objetivo principal é a obtenção da informação visual para o posicionamento das câmeras visando a observação da trajetória de objetos de interesse que se movimentam no ambiente monitorado. Nesse contexto, a observação compreende a identificação e o rastreamento dos alvos e suas trajetórias; a dinâmica refere-se à capacidade de mobilidade das câmeras, provida a estas por meio de robôs móveis; e a cooperação caracteriza-se pelo posicionamento das câmeras promovido pelo planejamento e troca de informações entre estas por meio de um sistema de comunicação em rede.É proposta uma metodologia cuja idéia principal é a identificação dos objetos e de suas trajetórias, levando ao conseqüente posicionamento das câmeras por meio de um esquema de planejamento de posição e cooperação entre os membros do sistema. A metodologia está dividida em três módulos principais: o rastreamento de alvos, o planejamento de posição e o reconhecimento e associação entre informações visuais obtidas por diferentes câmeras. O rastreamento é realizado por meio de filtro de partículas distribuído que associa, em tempo real, a informação visual da cor dos alvos com os seus movimentos. O planejamento de posição das câmeras é executado por meio da avaliação de uma função de observação sujeita a imposição de restrições visuais e do ambiente. O reconhecimento e associação entre objetos e trajetórias observados por câmeras distintas é conduzido por meio de uma adaptação do Algoritmo Expectativa-Maximização. A metodologia é avaliada sob o aspecto tecnológico e de cenário. Um conjunto de experimentos reais é sistematicamente realizado, garantindo robustez suficiente para a adaptação e implementação da metodologia em sistemas de segurança com visão distribuída. |
| Abstract: | Nowadays, surveillance and security systems based on visual sensors are a very common approach. International terrorism and the growth of urban violence, evoke the new applications of computer vision systems. These systems can be found in international ports, airports, train and subway stations of all great urban centers. A common approach is based on analog closed-circuit television systems with image scene analysis, control and decision centered on human operator. However, modern and sophisticated surveillance based computer vision systems enable the integration of sights from many cameras into a single, consistent scene representation. This thesis addresses the problem of multi-camera target observation. Here, we name this problem of Cooperative Dynamic Observation. We want to find the cameras pose that makes possible the observation of moving targets of interest and their trajectories based on visual information shared between cameras. In this problem, we consider that observation means target identification and tracking; dynamic is the cameras moving ability provided by mobile robots with navigation and positioning performance; and cooperation refers to the practice of self-organized camera positioning based on shared visual information, provided by a communication network. To address this problem, we developed a framework that finds the cameras poses based on visual information acquired and shared by a camera communication network. The framework is modelled in three principal modules: the tracker, the camera position planner, and the target/trajectory association module. The tracker is based on distributed particle filter that fuses, in real time, the targets motion and visual information given by colors. The position planning is done by a observation function with optical and environmental constraints. The targets trajectories between cameras with disjoint field of views are matched by an adaptation of classical EM (Expectation-Maximization)Algorithm. The robustness of framework is analyzed and tested in real experiments with a developed systematic experimental protocol. |
| Subject: | Sistemas de multimídia Segurança Equipamentos e acessorios Imagens Técnicas digitais Robótica Visão por computador Sistemas de segurança eletrônico Computação ses |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/RVMR-6QGJSQ |
| Issue Date: | 10-Feb-2006 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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