22 resultados para Videovigilancia


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[ES] El principal objetivo de este Trabajo Final de Grado (TFG) fue la creación de un sistema de gestión de vídeo distribuido utilizando cámaras de videovigilancia IP. Esta propuesta surgió a partir de la idea de ofrecer un acceso simultáneo, tanto online como offline, a las secuencias de vídeo generadas por una red de cámaras IP en un entorno dado. El resultado obtenido fue una infraestructura software ampliable  que ofrece al usuario una serie de funcionalidades con cámaras de red, abstrayéndolo de detalles internos. El trabajo está compuesto por tres elementos claramente diferenciados: integración de cámaras IP, almacenamiento en vídeo y creación del sistema de vídeo distribuido. La integración de cámaras IP tiene como objetivo comunicar al equipo con la cámara de red para la obtención del flujo de imágenes que transmite. Dicha comunicación se establece vía HTTP (Hypertext Transfer Protocol) gracias a la interfaz de programación (API) de la que disponen estos dispositivos. El segundo elemento, el almacenamiento en vídeo, tiene como función guardar las imágenes de la cámara IP en archivos de vídeo. De esta manera se ofrece su posterior visualización en diferido. Finalmente, el sistema de vídeo distribuido permite la reproducción simultánea de múltiples vídeos grabados por la red de cámaras IP. Adicionalmente, vídeos grabados por otros dispositivos también son admitidos. El material desarrollado dispone del potencial necesario para convertirse en una herramienta libre de amplio uso en sistemas UNIX para cámaras IP, así como suponer la base de futuros proyectos relacionados con estos dispositivos.

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La construcción de la "inseguridad" como problema público de primer orden trae consigo una creciente demanda, asociada muchas veces con el reclamo de mayor presencia y despliegue policial, que se extiende sin embargo más allá de los gobiernos provinciales interpelando también a los gobiernos locales. Sin jurisdicción sobre verdaderas policías y con recursos limitados, varios municipios bonaerenses han intentado canalizar parte de la demanda de seguridad ensayando distintos esquemas y dispositivos de intervención. El resultado es un creciente proceso de municipalización de la seguridad, en el que nuevos dispositivos ligados a la "prevención situacional" se acoplan a una trama institucional del control social dominada por la policía provincial. Nuestra intención es avanzar en el conocimiento de este proceso y sus implicancias, estudiando la creación del "Sistema de Prevención y Protección" de La Plata. "Caminantes", "corredores seguros", "botones antipánico", "patrullas preventivas" y videovigilancia, componen el universo de iniciativas que este municipio viene desplegando, con un fuerte impulso durante el 2013 en el marco del debate parlamentario por la creación de policías municipales. Abordaremos la relación entre el discurso oficial y el funcionamiento cotidiano de estos dispositivos, así como las tensiones y disputas entre los distintos actores que conforman este "sistema"

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La construcción de la "inseguridad" como problema público de primer orden trae consigo una creciente demanda, asociada muchas veces con el reclamo de mayor presencia y despliegue policial, que se extiende sin embargo más allá de los gobiernos provinciales interpelando también a los gobiernos locales. Sin jurisdicción sobre verdaderas policías y con recursos limitados, varios municipios bonaerenses han intentado canalizar parte de la demanda de seguridad ensayando distintos esquemas y dispositivos de intervención. El resultado es un creciente proceso de municipalización de la seguridad, en el que nuevos dispositivos ligados a la "prevención situacional" se acoplan a una trama institucional del control social dominada por la policía provincial. Nuestra intención es avanzar en el conocimiento de este proceso y sus implicancias, estudiando la creación del "Sistema de Prevención y Protección" de La Plata. "Caminantes", "corredores seguros", "botones antipánico", "patrullas preventivas" y videovigilancia, componen el universo de iniciativas que este municipio viene desplegando, con un fuerte impulso durante el 2013 en el marco del debate parlamentario por la creación de policías municipales. Abordaremos la relación entre el discurso oficial y el funcionamiento cotidiano de estos dispositivos, así como las tensiones y disputas entre los distintos actores que conforman este "sistema"

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La construcción de la "inseguridad" como problema público de primer orden trae consigo una creciente demanda, asociada muchas veces con el reclamo de mayor presencia y despliegue policial, que se extiende sin embargo más allá de los gobiernos provinciales interpelando también a los gobiernos locales. Sin jurisdicción sobre verdaderas policías y con recursos limitados, varios municipios bonaerenses han intentado canalizar parte de la demanda de seguridad ensayando distintos esquemas y dispositivos de intervención. El resultado es un creciente proceso de municipalización de la seguridad, en el que nuevos dispositivos ligados a la "prevención situacional" se acoplan a una trama institucional del control social dominada por la policía provincial. Nuestra intención es avanzar en el conocimiento de este proceso y sus implicancias, estudiando la creación del "Sistema de Prevención y Protección" de La Plata. "Caminantes", "corredores seguros", "botones antipánico", "patrullas preventivas" y videovigilancia, componen el universo de iniciativas que este municipio viene desplegando, con un fuerte impulso durante el 2013 en el marco del debate parlamentario por la creación de policías municipales. Abordaremos la relación entre el discurso oficial y el funcionamiento cotidiano de estos dispositivos, así como las tensiones y disputas entre los distintos actores que conforman este "sistema"

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Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

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Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

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Este trabajo presenta el desarrollo de una aplicación destinada al análisis de secuencias de imágenes para la detección de movimiento en la escena. Se trata de un campo importante de la Visión Artificial, con múltiples aplicaciones entre las que se encuentra la videovigilancia con fines de seguridad, el control de tráfico, el movimiento de personas o el seguimiento y localización de objetos entre otras muchas. Para ello se utilizan métodos de análisis como son el de Lucas-Kanade y Gauss-Seidel, que obtienen el denominado flujo óptico. Este describe el movimiento que ha tenido lugar entre las imágenes y su fundamento estriba en la determinación de las variables espaciales y temporales en las imágenes, siendo precisamente la variable temporal la que introduce el concepto fundamental para el análisis del movimiento a partir de las imágenes captadas en diferentes instantes de tiempo dentro de la secuencia analizada. Para el desarrollo de la aplicación se han utilizado técnicas propias del tratamiento de la Visión Artificial, así como la metodología proporcionada por la Ingeniería del Software. Así, se ha realizado una especificación de requisitos, se ha elaborado y seguido un plan de proyecto y se ha realizado un análisis de alto nivel, que se materializa en el correspondiente diseño e implementación, junto con las pruebas de verificación y validación, obviamente adaptados en todos los casos a las dimensiones del proyecto, pero que establecen claramente los planteamientos básicos para el desarrollo de una aplicación a nivel empresarial. La aplicación planteada se enmarca perfectamente dentro del paradigma, hoy en día en pleno auge, conocido como el Internet de las Cosas (IoT). El IoT permite la intercomunicación entre dispositivos remotos, de forma que mediante la correspondiente comunicación a través de conexiones a Internet es posible obtener datos remotos para su posterior análisis, bien en nodos locales o en la nube, como concepto íntimamente relacionado con el IoT. Este es el caso de la aplicación que se presenta, de suerte que los métodos de procesamiento de las imágenes pueden aplicarse localmente o bien transmitir las mismas para su procesamiento en nodos remotos.