Deteção e acompanhamento de movimento através de uma câmara de vídeo

A deteção e seguimento de pessoas tem uma grande variedade de aplicações em visão computacional. Embora tenha sido alvo de anos de investigação, continua a ser um tópico em aberto, e ainda hoje, um grande desafio a obtenção de uma abordagem que inclua simultaneamente exibilidade e precisão. O trabalho apresentado nesta dissertação desenvolve um caso de estudo sobre deteção e seguimento automático de faces humanas, em ambiente de sala de reuniões, concretizado num sistema flexível de baixo custo. O sistema proposto é baseado no sistema operativo GNU's Not Unix (GNU) linux, e é dividido em quatro etapas, a aquisição de vídeo, a deteção da face, o tracking e reorientação da posição da câmara. A aquisição consiste na captura de frames de vídeo das três câmaras Internet Protocol (IP) Sony SNC-RZ25P, instaladas na sala, através de uma rede Local Area Network (LAN) também ele já existente. Esta etapa fornece os frames de vídeo para processamento à detecção e tracking. A deteção usa o algoritmo proposto por Viola e Jones, para a identificação de objetos, baseando-se nas suas principais características, que permite efetuar a deteção de qualquer tipo de objeto (neste caso faces humanas) de uma forma genérica e em tempo real. As saídas da deteção, quando é identificado com sucesso uma face, são as coordenadas do posicionamento da face, no frame de vídeo. As coordenadas da face detetada são usadas pelo algoritmo de tracking, para a partir desse ponto seguir a face pelos frames de vídeo subsequentes. A etapa de tracking implementa o algoritmo Continuously Adaptive Mean-SHIFT (Camshift) que baseia o seu funcionamento na pesquisa num mapa de densidade de probabilidade, do seu valor máximo, através de iterações sucessivas. O retorno do algoritmo são as coordenadas da posição e orientação da face. Estas coordenadas permitem orientar o posicionamento da câmara de forma que a face esteja sempre o mais próximo possível do centro do campo de visão da câmara. Os resultados obtidos mostraram que o sistema de tracking proposto é capaz de reconhecer e seguir faces em movimento em sequências de frames de vídeo, mostrando adequabilidade para aplicação de monotorização em tempo real.

Sensor Integration for Smart Cities Using Multi-Hop Networks

Smart Cities are designed to be living systems and turn urban dwellers life more comfortable and interactive by keeping them aware of what surrounds them, while leaving a greener footprint. The Future Cities Project [1] aims to create infrastructures for research in smart cities including a vehicular network, the BusNet, and an environmental sensor platform, the Urban Sense. Vehicles within the BusNet are equipped with On Board Units (OBUs) that offer free Wi-Fi to passengers and devices near the street. The Urban Sense platform is composed by a set of Data Collection Units (DCUs) that include a set of sensors measuring environmental parameters such as air pollution, meteorology and noise. The Urban Sense platform is expanding and receptive to add new sensors to the platform. The parnership with companies like TNL were made and the need to monitor garbage street containers emerged as air pollution prevention. If refuse collection companies know prior to the refuse collection which route is the best to collect the maximum amount of garbage with the shortest path, they can reduce costs and pollution levels are lower, leaving behind a greener footprint. This dissertation work arises in the need to monitor the garbage street containers and integrate these sensors into an Urban Sense DCU. Due to the remote locations of the garbage street containers, a network extension to the vehicular network had to be created. This dissertation work also focus on the Multi-hop network designed to extend the vehicular network coverage area to the remote garbage street containers. In locations where garbage street containers have access to the vehicular network, Roadside Units (RSUs) or Access Points (APs), the Multi-hop network serves has a redundant path to send the data collected from DCUs to the Urban Sense cloud database. To plan this highly dynamic network, the Wi-Fi Planner Tool was developed. This tool allowed taking measurements on the field that led to an optimized location of the Multi-hop network nodes with the use of radio propagation models. This tool also allowed rendering a temperature-map style overlay for Google Earth [2] application. For the DCU for garbage street containers the parner company provided the access to a HUB (device that communicates with the sensor inside the garbage containers). The Future Cities use the Raspberry pi as a platform for the DCUs. To collect the data from the HUB a RS485 to RS232 converter was used at the physical level and the Modbus protocol at the application level. To determine the location and status of the vehicles whinin the vehicular network a TCP Server was developed. This application was developed for the OBUs providing the vehicle Global Positioning System (GPS) location as well as information of when the vehicle is stopped, moving, on idle or even its slope. To implement the Multi-hop network on the field some scripts were developed such as pingLED and “shark”. These scripts helped upon node deployment on the field as well as to perform all the tests on the network. Two setups were implemented on the field, an urban setup was implemented for a Multi-hop network coverage survey and a sub-urban setup was implemented to test the Multi-hop network routing protocols, Optimized Link State Routing Protocol (OLSR) and Babel.

Proposta de solução de videovigilância para locais remotos

Desde tempos remotos que homens faziam a vigilância de bens e mercadorias e mais recentemente também de pessoas com o intuito de dissuadir roubos, atos de vandalismo e de violência. Nos últimos anos, com a evolução das novas tecnologias verificou-se a sua adoção para auxílio da vigilância. Os atos de terrorismo que têm acontecido um pouco por todo o mundo trouxeram um clima de insegurança à população mundial. Este fenómeno, juntamente com o elevado número de roubos e atos de violência levou à expansão de utilização dos meios de videovigilância de forma a dissuadir estes tipos de crime podendo mesmo, nalguns casos servir como prova para punir os autores dos mesmos. Em Portugal tem-se verificado uma escalada de crimes nas zonas mais rurais não só de bens como as alfaias agrícolas mas também de frutos e mesmo de animais. Estes crimes predominam em locais rurais, relativamente distantes das povoações e em locais onde não existem (ou são praticamente inexistentes) infraestruturas necessárias para implementar meios de videovigilância como a falta de rede elétrica e internet o que torna quase inviável a existência de sistemas de videovigilância nesses locais. Dotar esses locais das infra estruturas necessárias poderia tornar-se demasiado dispendioso e os vigilantes humanos poderiam correr riscos no meio dos montes ou noutros locais remotos para além dos seus elevados custos. Para além do problema dos roubos, existe um outro flagelo relacionado com os incêndios na floresta portuguesa, que todos os anos é dizimada pelo fogo devido a incêndios que surgem na sua maioria causados pelo homem sendo uma parte significativa os de origem criminosa. Para dar resposta a estes problemas e no sentido de vigiar e dissuadir estes tipos de crimes, iniciamos um estudo que pretende propor um protótipo de um sistema de videovigilância para locais remotos (SVR - Sistema de Videovigilância Remota) de baixo custo de forma a diminuir o número de crimes e assim minimizar os prejuízos económico e sociais causados pelos mesmos. Pretendemos estudar o problema e analisar tecnologias com potencial para propor uma solução que possa auxiliar a vigilância nesse tipo de locais com o pressuposto de poder vir a contribuir para a diminuição deste tipo de crimes devido ao seu efeito dissuasor pelo facto de se poder divulgar que estes locais já têm uma solução de vigilância oculta. A solução proposta contempla um sistema de videovigilância com uma camara construída com base num Raspberry Pi onde o vídeo é transmitido em streaming via Web através de comunicações móveis. A alimentação do sistema nestes espaços sem energia elétrica é feita através de um painel fotovoltaico. É proporcionado ao utilizador uma interface para visualizar o vídeo transmitido e um mecanismo de notificações por email. É ainda possível a visualização de imagens gravadas num cartão de memória relativas a ocorrências de deteção de movimentos. Foram realizados inúmeros testes ao protótipo SVR sendo os resultados obtidos aqui descritos.

Electronic Redesign of an Industrial Lift

This project, realized at the company ABER Ltd, describes the process followed for the developing of an electronic control system for a hydraulic elevator. The previous control system was based on relay logic, and the company wanted to change it to a microcontroller based technology. To do so, different approaches were studied and finally the selected technology for the development was the Raspberry Pi. After, the software needed for all the elevator types was developed, and the interface hardware was selected. In the end, several test were made to adjust the software and the hardware and to prove the good operation of the system.