CENTRAL PROCESSING UNIT-GRAPHICS PROCESSING UNIT COMPUTING SCHEME FOR MULTI-OBJECT TRACKING IN SURVEILLANCE

This research work presents a novel central processing unit-graphics processing unit (CPU-GPU) computing scheme for multiple object trackingduring a surveillance operation. This facilitates nonlinear computational jobs to avail completion of computation in minimal processing time for tracking function. The work is divided into two essential objectives. First is to dynamically divide the processing operations into parallel units, and second is to reduce the communication between CPU-GPU processing units

Моделирование событий в видеопотоке с помощью стохастических сетей Петри

Предложена модель событий на основе модифицированной сети Петри для задачи распознавания событий в видеопотоке. Введен новый тип переходов – временной стохастический переход для моделирования событий с вариативной продолжительностью. На основе отношений темпоральной логики предложено представление временных отношений между компонентами событий. Для вероятностного предсказания наступления будущих событий предложено строить марковскую цепь на основе размети сети Петри. Проведено тестирование предложенной модели на основе обучающей выборки.Предложена модель событий на основе модифицированной сети Петри для задачи распознавания событий в видеопотоке. Введен новый тип переходов – временной стохастический переход для моделирования событий с вариативной продолжительностью. На основе отношений темпоральной логики предложено представление временных отношений между компонентами событий. Для вероятностного предсказания наступления будущих событий предложено строить марковскую цепь на основе размети сети Петри. Проведено тестирование предложенной модели на основе обучающей выборки.A model of the events on the basis of a modified Petri nets for events recognition task in the video stream. A new type of transition - transition to time stochastic modeling variativnoj duration of the event. On the basis of the relationship temporal logic suggested an idea of ​​temporal relations between the components of the event. For the probabilistic predictions of future events proposed to build a Markov chain based on Petri net mark. Testing of the proposed model based on a training sample

Enhanced tracking and recognition of moving objects by reasoning about spatio-temporal continuity.

A framework for the logical and statistical analysis and annotation of dynamic scenes containing occlusion and other uncertainties is presented. This framework consists of three elements; an object tracker module, an object recognition/classification module and a logical consistency, ambiguity and error reasoning engine. The principle behind the object tracker and object recognition modules is to reduce error by increasing ambiguity (by merging objects in close proximity and presenting multiple hypotheses). The reasoning engine deals with error, ambiguity and occlusion in a unified framework to produce a hypothesis that satisfies fundamental constraints on the spatio-temporal continuity of objects. Our algorithm finds a globally consistent model of an extended video sequence that is maximally supported by a voting function based on the output of a statistical classifier. The system results in an annotation that is significantly more accurate than what would be obtained by frame-by-frame evaluation of the classifier output. The framework has been implemented and applied successfully to the analysis of team sports with a single camera. Key words: Visua

Real time motion estimation using a neural architecture implemented on GPUs

This work describes a neural network based architecture that represents and estimates object motion in videos. This architecture addresses multiple computer vision tasks such as image segmentation, object representation or characterization, motion analysis and tracking. The use of a neural network architecture allows for the simultaneous estimation of global and local motion and the representation of deformable objects. This architecture also avoids the problem of finding corresponding features while tracking moving objects. Due to the parallel nature of neural networks, the architecture has been implemented on GPUs that allows the system to meet a set of requirements such as: time constraints management, robustness, high processing speed and re-configurability. Experiments are presented that demonstrate the validity of our architecture to solve problems of mobile agents tracking and motion analysis.This work was partially funded by the Spanish Government DPI2013-40534-R grant and Valencian Government GV/2013/005 grant

Natürlichsprachliche Beschreibung des Verhaltens von Fahrzeuggruppen [online]

Kurzfassung Das Institut für Algorithmen und Kognitive Systeme (IAKS) beschäftigt sich mit der algorithmischen Auswertung von Bildfolgen, welche an innerstädtischen Strassenverkehrskreuzungen aufgezeichnet werden. In der vorliegenden Arbeit wurde eine Methode entwickelt, mit der man die Änderung der Zusammensetzung einer Fahrzeugmenge natürlichsprachlich beschreiben kann. Diese Methode verwendet als Eingabedaten begriffliche Beschreibungen einzelner in einer Bildfolge erkennbarer Fahrzeuge und eine begriffliche Beschreibung der Fahrbahnen einer Straßenverkehrskreuzung. Die verwendeten begrifflichen Beschreibungen stellen das Ergebnis einer algorithmischen Bildauswertung bzw. Bildfolgenauswertung auf geometrischer Ebene dar. Die entwickelte Methode läßt sich in vier Schritte unterteilen. Im ersten Auswertungsschritt werden Fahrzeuge gemäß vorgegebener Schemata zu Fahrzeugmengen zusammengefaßt. Im zweiten Schritt wird eine begriffliche Beschreibung der Änderung der Zusammensetzung einer bestimmten Fahrzeugmenge erschlossen. In einem dritten Schritt werden unter Verwendung der im zweiten Schritt erschlossenen Prädikate Ereignis-Prädikate ausgeprägt. Jedes im dritten Schritt ausgeprägte Ereignis-Prädikat bildet im vierten Schritt den Ausgangspunkt für die Formulierung eines natürlichsprachlichen Satzes (vgl. Abshnitt 3.2.1). Außerdem wurden in der vorliegenden Arbeit natürlichsprachliche Aussagen aufgelistet, welche ein System zur natürlichsprachlichen Beschreibung des Verhaltens von Fahrzeugmengen generieren sollte (vgl. Abschnitt 3.1 und Anhang F)

Conceptual Descriptions from Monitoring and Watching Image Sequences.

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