ALEPHSISTEMA DE MONITORAMENTO VISUAL DE PESSOASAlison A. P. MiazakiFilipe M. S. de CamposRafael Barbolo LopesRafael Ivan G...
1   Introdução2   ALEPH                                AGENDA3   Materiais e Métodos4   Experimentos e Resultados5   Concl...
INTRODUÇÃO
SISTEMA DE MONITORAMENTO VISUAL
1   VIG ILÂNCIA (segurança)    2   PUBLICIDADE (vendas)UTILIZAÇÃO
ESTADO DA   ARTE
VISÃO COMPUTACIONAL
1   PROPRIETÁRIAS    2   OPENCVTECNOLOGIA
APLICAÇÕES
SISTEMAS
OBJETIVO
“O objetivo do nosso trabalho de formatura é produzir um  sistema de monitoramento visual capaz de detectar e rastrear pes...
ALEPH
ARQUITETURA
Formas de           Vídeo                                           Visualização              Conjunto de                 ...
NA DECE F UN DO
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MODELAGEM
Subtração                  de Fundo    Quadro                   ‣Abertura e Fechamento                   ‣Remoção de blobs...
FILTRAGEM
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Eliminar blobs que certamente      não serão pessoas.
DETECÇÃO DE CABEÇAS
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Máximos Locais
RASTREAMENTO
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Atualiza Pesodas Amostras                ‣Pessoas Sobrepostas   Filtros      ‣Ocludidas por mais de 3s                ‣Ocl...
CONDENSATIONConditio nal Density Propagation
PREDIÇÃOP( x(t) | x(t−1) = s(t−1) )                              A: state transition matrixx(t+1) = Ax(t) + Bω(t)        ω...
VARIÁVEIS DE ESTADO(x,y)         Vx             Vy
MODELO DINÂMICO
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1000amostras pesos  =1
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Impressor de RotasRotas         Mapa de Calor        Simulação 3D
E MÉTODOS           A IS        R I  T E AM
VÍDEO: HALL DA ELÉTRICA
VÍDEO: PETS 2006
DESENVOLVIMENTO
EXPERIMENTOS E RESULTADOS
HALL DA ELÉTRIC A
PETS 2006
CONCLUSÕES
Conhecimentos sólidos em Matemática, Fundamentosde Computação, IA e Visão ComputacionalComprometimento Qualidade X Desempe...
ALEPHOBRIGADO!
Aleph - Sistema de Monitoramento Visual de Pessoas
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Aleph - Sistema de Monitoramento Visual de Pessoas

  1. 1. ALEPHSISTEMA DE MONITORAMENTO VISUAL DE PESSOASAlison A. P. MiazakiFilipe M. S. de CamposRafael Barbolo LopesRafael Ivan GarciaOrientadora: Anna Helena Reali CostaGrupo: C-13
  2. 2. 1 Introdução2 ALEPH AGENDA3 Materiais e Métodos4 Experimentos e Resultados5 Conclusões
  3. 3. INTRODUÇÃO
  4. 4. SISTEMA DE MONITORAMENTO VISUAL
  5. 5. 1 VIG ILÂNCIA (segurança) 2 PUBLICIDADE (vendas)UTILIZAÇÃO
  6. 6. ESTADO DA ARTE
  7. 7. VISÃO COMPUTACIONAL
  8. 8. 1 PROPRIETÁRIAS 2 OPENCVTECNOLOGIA
  9. 9. APLICAÇÕES
  10. 10. SISTEMAS
  11. 11. OBJETIVO
  12. 12. “O objetivo do nosso trabalho de formatura é produzir um sistema de monitoramento visual capaz de detectar e rastrear pessoas em ambientes fechados, promovendo novos meios para visualização de rotas. ”
  13. 13. ALEPH
  14. 14. ARQUITETURA
  15. 15. Formas de Vídeo Visualização Conjunto de RotasDetecção Rastreamento Pontos
  16. 16. NA DECE F UN DO
  17. 17. Vídeo Cria modelo de Fundo Modelo de Fundo configurações.config ConfiguraVídeo parâmetros
  18. 18. MODELAGEM
  19. 19. Subtração de Fundo Quadro ‣Abertura e Fechamento ‣Remoção de blobs pequenos Filtros ‣SuavizaçãoModelo de Fundo ...
  20. 20. FILTRAGEM
  21. 21. ão ataç s ãoD il E ro
  22. 22. ão s ão ataçE ro D il
  23. 23. Eliminar blobs que certamente não serão pessoas.
  24. 24. DETECÇÃO DE CABEÇAS
  25. 25. ... Encontra Contornos Conjunto de Pontos Engloba com Retângulo Cria Histograma Encontra Pontos de Máximo Local
  26. 26. Máximos Locais
  27. 27. RASTREAMENTO
  28. 28. Conjunto Calcula Pareamentode Pontos Predição Medidas x Predições Sem Sobras Trata Oclusão Ponderação Sobram Predições do Pareamento Nova Pessoa Sobram Medidas
  29. 29. Atualiza Pesodas Amostras ‣Pessoas Sobrepostas Filtros ‣Ocludidas por mais de 3s ‣Ocludidas e próximas à borda da imagem Valor Medido Valor Previsto Identificador Rotas
  30. 30. CONDENSATIONConditio nal Density Propagation
  31. 31. PREDIÇÃOP( x(t) | x(t−1) = s(t−1) ) A: state transition matrixx(t+1) = Ax(t) + Bω(t) ω: random noise B: scaling matrixP(x(t+1) | x(t)) = exp { − 1/2 ∥ B^-1 [x(t+1) − Ax(t)] ∥^2 } ∥ ... ∥ is the Euclidean norm
  32. 32. VARIÁVEIS DE ESTADO(x,y) Vx Vy
  33. 33. MODELO DINÂMICO
  34. 34. dmedido estimado ATUALIZAÇÃO
  35. 35. 1000amostras pesos =1
  36. 36. 1000amostras pesosvariáveis
  37. 37. Impressor de RotasRotas Mapa de Calor Simulação 3D
  38. 38. E MÉTODOS A IS R I T E AM
  39. 39. VÍDEO: HALL DA ELÉTRICA
  40. 40. VÍDEO: PETS 2006
  41. 41. DESENVOLVIMENTO
  42. 42. EXPERIMENTOS E RESULTADOS
  43. 43. HALL DA ELÉTRIC A
  44. 44. PETS 2006
  45. 45. CONCLUSÕES
  46. 46. Conhecimentos sólidos em Matemática, Fundamentosde Computação, IA e Visão ComputacionalComprometimento Qualidade X DesempenhoSubtração de fundo é uma boa técnica paraambientes controladosConfiguração do Condensation específica para cadasituaçãoModelo de fundo adaptativo tornaria o Aleph maisrobustoProcessamento em GPU traria maior desempenho
  47. 47. ALEPHOBRIGADO!

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