Detección de vehículos en entornos multi-cámara utilizando información contextual

Dada la amplia demanda que actualmente existe en el área de la video-seguridad, se ha producido un aumento en el número de investigaciones que se derivan de este campo. En particular, con el fin de facilitar el control de los parkings, se presenta un sistema multicámara para la detección de vehículos y su correspondiente asignación a las plazas ocupadas por los mismos dentro del aparcamiento, obteniendo una visión de aquellas plazas que están disponibles para ser ocupadas. Gracias a este sistema, se puede sustituir con el uso de la visión artificial el método habitual de instalación de sensores de inducción o de peso y movimiento, los cuales encarecen considerablemente el despliegue y gestión de estos aparcamientos. De cara a proporcionar sistemas cada vez más eficientes, son muchos los algoritmos que han surgido para la detección de objetos y sus características. En concreto en este trabajo se hace uso de dos algoritmos de detección de objetos, Deformable Parts Model (DPM) y un detector de regiones mediante redes neuronales convolucionales, Faster Regions with Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Ambos han sido probados en trabajos previos. Con el fin de mejorar estos sistemas de detección de vehículos, se propone la integración de la información del entorno captada por un conjunto de cámaras, de manera que la fusión de esta información proporciona un mayor rendimiento a la hora de realizar detecciones dentro del aparcamiento. Gracias a ello, detecciones que no se pueden llevar a cabo desde un punto de vista por posibles oclusiones o grandes distancias son ahora posibles puesto que se completa esta información con la que otro punto de vista (u otros) proporciona

Diseño de sistema experto para búsqueda de plazas libres en un aparcamiento mediante aprendizaje automático y visión artificial

Encontrar sitios libres en aparcamientos dedicados es un problema cotidiano al que se enfrentan los conductores. Debido a la falta de conocimiento de la situación exacta de las posiciones libres dentro de los aparcamientos, pierden una cantidad de tiempo innecesario en la búsqueda de huecos en los que poder aparcar. Un sistema capaz de estimar las características del vehículo a estacionar y de ubicar los huecos libres válidos para el tamaño de ese vehículo, disminuiría los tiempos de búsqueda empleados por los conductores y conseguiría un reparto óptimo de las plazas del aparcamiento. El sistema propuesto combina técnicas de inteligencia artificial, para determinar la ocupación y distribución de los vehículos dentro del aparcamiento, y de entornos distribuidos, para optimizar los cómputos y escalabilidad del sistema. Mediante técnicas de visión artificial y redes neuronales el sistema implementa los módulos necesarios para la detección de vehículos dentro de un aparcamiento. Primero, el sistema genera un mapa computacional con las posiciones y tamaños de las plazas de aparcamientos. Segundo, identifica las características de los vehículos entrantes empleando técnicas de visión por computador para establecer las medidas. Tercero, identifica y diferencia los vehículos de otros objetos dentro del aparcamiento para conocer su ubicación exacta y tamaño empleando redes neuronales. Finalmente, el sistema identifica a los vehículos entrantes asignándoles la ubicación óptima en función de sus características, gracias al conocimiento de la ocupación del aparcamiento en tiempo real. Se evalúa la precisión del sistema obteniendo resultados en la de detección de la ocupación del 93,39%, lo que indica el gran potencial del sistema como mejora a los enfoques actuales basados en la detección de aparcamiento en recintos exteriores mediante inteligencia artificial, proponiendo nuevos enfoques y características no estudiadas hasta el momento

Object detection for video-monitoring using fixed multi-camera systems

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones. Fecha de lectura : 14-09-2018It was partially supported by the Spanish Government (TEC2014-53176-R, HAVideo