Detección de incidentes basada en flujos de movimiento en cámaras de la DGT

Every year, thousands of accidents occur in the roads. Thanks to the effort and the investment of different institutions, this number has been reduced year after year, but it is not enough yet. To reduce the number of mortal victims, it is crucial to react as quick as possible, so that wounded can receive the needed cares in the briefest period of time. In this project, it is presented an automatic incident detection system that, installed on DGT (Dirección General de Tráfico), would allow to decrease the response time in case of accident. Moreover, this system informs about other anomalous situations like traffic jams or vehicles moving in forbidden directions that must also be taken into account in road surveillance. To achieve this functioning, the usual vehicle flow in the road is statistically modelled making use of video motion estimation. Then, if a group of motion vectors presents abnormal values and satisfies some spatial and temporal conditions, it can be considered that an anomaly is taking place on the scene. The evaluation is performed over a database of videos provided by the DGT, containing three accidents and some slow traffic situations. The system is able to properly detect all of the accidents, but the performance decreases slightly when detecting traffic jams. Nevertheless, obtained results are more robust than the ones from the reference system based on vehicle tracking.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale

Estudio del filtro de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de imágenes

Recientemente, las técnicas de filtrado de partículas aplicadas al seguimiento de objetos en secuencias de vídeo han captado la atención de muchos investigadores de diversas comunidades, como las de procesado de señal, comunicaciones y procesado de imagen. El filtro de partículas es particularmente útil para hacer frente a modelos de espacio de estados no lineales y f.d.p. no gaussianas. El principio subyacente de la metodología del filtro de partículas se basa en la aproximación de las distribuciones relevantes mediante medidas aleatorias compuestas por partículas (muestras del espacio no conocido) y sus pesos asociados. El presente trabajo realiza un estudio exhaustivo del filtro de partículas aplicado al tracking, analizando la influencia de diversos parámetros en el comportamiento del algoritmo y comparando diferentes mejoras. Este trabajo hace un profundo estudio del campo del filtrado de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de vídeo. En particular, analizamos algunos parámetros libres del algoritmo básico, buscando los valores óptimos en términos de rendimiento y coste computacional, y evaluando la influencia de cada uno en el comportamiento de la aplicación. Mejoramos esta solución básica con diversas técnicas como adaptación online de los parámetros, descripción de objeto basada en covarianza o utilización de histogramas HSV. Finalmente evaluamos la precisión y el rendimiento de estas soluciones en varias situaciones, incluyendo oclusiones del objetivo, movimiento de cámara y tracking de múltiples objetos. ____________________________________________________________________________________________________________________________In recent years, particle filtering techniques to track objects in video sequences have captured the attention of many researchers in various communities, including those in signal processing, communication and image processing. Particle filtering is particularly useful in dealing with nonlinear state space models and non-Gaussian probability density functions. The underlying principle of the methodology is the approximation of relevant distributions with random measures composed of particles (samples from the space of the unknowns) and their associated weights. This work makes a whole study of particle filtering applied to tracking, analyzing the influence in the behaviour of the algorithm of several parameters, and comparing different improvements. This work makes a deep study in the field of particle filtering. Particularly, we analyze some free parameters of the basic algorithm, and look for the optimal values in terms of performance and computational cost. We improve this solution with several techniques like online parameter adaptation, covariance based object description or HSV histogramming. Finally we evaluate the accuracy and performance of these solutions through a variety of situations including target occlusions, camera flow and multiobject tracking.Ingeniería Técnica en Sonido e Image