VIDEOVIGILANCIA MEDIANTE BUSQUEDA ACTIVA DE SUCESOS ANOMALOS
UNA DE LAS ASPIRACIONES MAS IMPORTANTES DE LA SOCIEDAD ACTUAL ES LA MEJORA DE LA SEGURIDAD DE LOS CIUDADANOS FRENTE A AGRESIONES Y ROBOS, TANTO EN ESPACIOS PUBLICOS COMO PRIVADOS, LA VIDEOVIGILANCIA AUTOMATIZADA ES UN CAMPO DE EST...
UNA DE LAS ASPIRACIONES MAS IMPORTANTES DE LA SOCIEDAD ACTUAL ES LA MEJORA DE LA SEGURIDAD DE LOS CIUDADANOS FRENTE A AGRESIONES Y ROBOS, TANTO EN ESPACIOS PUBLICOS COMO PRIVADOS, LA VIDEOVIGILANCIA AUTOMATIZADA ES UN CAMPO DE ESTUDIO PROMETEDOR DADO EL ABARATAMIENTO DE LOS DISPOSITIVOS QUE LA HACEN POSIBLE, EL MAYOR PROBLEMA RADICA EN LA ESCASEZ DE ALGORITMOS QUE SEAN CAPACES DE DETECTAR COMPORTAMIENTOS ANOMALOS DE MANERA EFICAZ EN SITUACIONES REALES, LAS PROPUESTAS CLASICAS EN ESTE AMBITO SUELEN REDUCIRSE AL ANALISIS DE SECUENCIAS DE VIDEO OBTENIDAS MEDIANTE CAMARAS ESTATICAS, DADO QUE ES MAS FACIL CREAR UN MODELO DE LA ESCENA SI LA CAMARA NO SE MUEVE, NO OBSTANTE, EXISTE UN INTERES CADA VEZ MAYOR EN APROVECHAR LAS CAPACIDADES DE LAS CAMARAS DE VIGILANCIA TIPO PTZ (PAN-TILT-ZOOM), QUE PUEDEN MOVERSE HORIZONTAL ("PAN") Y VERTICALMENTE ("TILT") ASI COMO AMPLIAR O REDUCIR ("ZOOM"), EL MODO HABITUAL DE CONTROLAR ESTE TIPO DE CAMARAS CONSISTE EN DELIMITAR UN OBJETO DE INTERES Y MANTENERLO EN EL CENTRO DEL CAMPO VISUAL HASTA QUE SE SALGA DEL ALCANCE, ESTE TIPO DE CONTROL NO ES SUFICIENTE PARA APLICACIONES REALISTAS EN LAS QUE EXISTEN MULTIPLES OBJETOS POTENCIALMENTE SOSPECHOSOS, POR LO TANTO, EL DESARROLLO DE ALGORITMOS QUE SEAN CAPACES DE IDENTIFICAR LOS OBJETOS MAS RELEVANTES DE UNA ESCENA, ENFOCAR LA CAMARA SOBRE ELLOS Y DETECTAR POSIBLES SUCESOS ANOMALOS SERIA DE GRAN INTERES PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE VIDEOVIGILANCIA INTELIGENTES, DENTRO DE ESTE CONTEXTO Y DESDE LA PERSPECTIVA DE LA VISION POR COMPUTADOR, UNA MANERA DE ABORDAR EL PROBLEMA ES RECOLECTAR PATRONES HABITUALES DE ACTIVIDAD PARA POSTERIORMENTE DETERMINAR SI LOS NUEVOS PATRONES OBSERVADOS SE SALEN DE LO COMUN, ESTO IMPLICA ESTUDIAR LAS TRAYECTORIAS, VELOCIDADES Y MORFOLOGIAS TIPICAS DE LOS OBJETOS, LA PRESENTE PROPUESTA PRETENDE EMPLEAR REDES NEURONALES AUTOORGANIZADAS Y ESTIMADORES NO PARAMETRICOS PARA MODELAR LAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE LOS PATRONES DE ACTIVIDAD ANTES MENCIONADOS, ADEMAS DE USAR SISTEMAS NEURONALES AUTOORGANIZADOS, EN LOS QUE YA TENEMOS UNA AMPLIA EXPERIENCIA EN SU APLICACION A VIDEOVIGILANCIA, NOS APOYAREMOS TAMBIEN EN LA TRANSFORMADA DISCRETA DEL HISTOGRAMA, QUE HEMOS DESARROLLADO RECIENTEMENTE Y QUE REPRESENTA UNA PROMETEDORA ALTERNATIVA FRENTE A LOS METODOS CLASICOS DE ESTIMACION DE DENSIDADES DE PROBABILIDAD, TANTO EN TERMINOS DE EXACTITUD COMO EN CUANTO A REQUISITOS DE CALCULO, NUESTRO OBJETIVO FINAL ES EL DESARROLLO DE SOFTWARE ESPECIALIZADO EN LA VIDEOVIGILANCIA MEDIANTE EL CONTROL DE CAMARAS PTZ DE HOGARES CON PERSONAS DEPENDIENTES, GRANDES SUPERFICIES COMERCIALES Y PEQUEÑAS TIENDAS, Y APARCAMIENTOS O LUGARES DE OCIO NOCTURNO PROPENSOS A ACTIVIDADES POTENCIALMENTE DELICTIVAS, LOS RESULTADOS ESPERADOS DEL PROYECTO SON: A) LA CREACION DE NUEVOS ALGORITMOS DE VISION POR COMPUTADOR ESPECIFICOS PARA CAMARAS PTZ, TANTO DE BAJO NIVEL (SEPARACION DE FONDO Y PRIMER PLANO) COMO DE ALTO NIVEL (ANALISIS DE LA ACTIVIDAD NORMAL Y DETECCION DE SUCESOS ANOMALOS); B) DESARROLLO DE IMPLEMENTACIONES EFICIENTES DE ESTOS ALGORITMOS EN HARDWARE COMERCIAL DE BAJO COSTE; C) PREPARACION DE VERSIONES COMERCIALIZABLES PARA REGISTRAR PATENTES O LICENCIARLAS A EMPRESAS DE VIDEOVIGILANCIA, VISIÓN POR COMPUTADOR\CÁMARAS PTZ\SUCESOS ANÓMALOS\MODELADO DEL FONDO\ESTIMACIÓN DE DENSIDADES DE PROBABILIDADver más
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