Modelo de processamento de imagem, com múltiplas fontes de aquisição, para manipulação aplicada à domótica

Este trabalho foca-se em modelos de processamento de imagem para utilização na visão por computador. Modelos de processamento de imagem com multi-aquisição e/ou em multi-perspectiva, para um conhecimento do meio circundante, com possibilidade de comando e controlo na área da domótica e/ou robótica móvel. Os algoritmos desenvolvidos têm a capacidade de serem implementados em blocos de software ou hardware, de forma independente (autónomos), ou integrados como componentes de um sistema mais complexo. O desenvolvimento dos algoritmos privilegiou o seu elevado desempenho, constrangido pela minimização da carga computacional. Nos modelos de processamento de imagem desenvolvidos foram focados 4 tópicos fundamentais de investigação: a) detecção de movimento de objectos e seres humano em ambiente não controlado; b) detecção da face humana, a ser usada como variável de controlo (entre outras aplicações); c) capacidade de utilização de multi-fontes de aquisição e processamento de imagem, com diferentes condições de iluminação não controladas, integradas num sistema complexo com diversas topologias; d) capacidade de funcionamento de forma autónoma ou em rede distribuída, apenas comunicando resultados finais, ou integrados modularmente na solução final de sistemas complexos de aquisição de imagem. A implementação laboratorial, com teste em protótipos, foi ferramenta decisiva no melhoramento de todos os algoritmos desenvolvidos neste trabalho; IMAGE PROCESSING MODELS, WITH MULTIPLE ACQUISITION SOURCES, FOR MANIPULATION IN DOMOTICS Abstract: This work focuses on image processing models for computer vision. Image processing models with multi-acquisition and/or multi-perspective models were developed to acquire knowledge over the surrounding environment, allowing system control in the field of domotics and/or mobile robotics. The developed algorithms have the capacity to be implemented in software or hardware blocks, independently (autonomous), or integrated as a component in more complex systems. The development of the algorithms was focused on high performance constrained by the computational burden minimization. In the developed image processing models it were addressed 4 main research topics: a) movement detection of objects and human beings in an uncontrolled environment; b) detection of the human face to be used as a control variable (among other applications); c) possibility of using multi-sources of acquisition and image processing, with different uncontrolled lighting conditions, integrated into a complex system with different topologies; d) ability to work as an autonomous entity or as a node integrated on a distributed network, only transmitting final results, or integrated as a link in a complex image processing system. The laboratorial implementation, with prototype tests, was the main tool for the improvement of all developed algorithms, discussed in the present wor

Moving Target Tracking and Measurement with a Binocular Vision System

visual tracking and measurement is one of the most important tasks in computer vision and finds applications in traffic surveillance, vision-guided mobile robots etc. In this paper, a binocular vision system is used to achieve the visual servoing, mimicking the movements of human eyes. First, a robust scheme, which combines adaptive background subtraction and Camshift algorithms, is proposed to detect and track a moving object. Then, we discuss the problems of camera parameter calibration and position measurement of moving objects. A new approach is introduced to realize the extrinsic parameter calibration of a pan-tilt camera, providing successful tracking and accurate measurement of a moving target, even as it is outside the view of camera. Numerous experiments have been done on the binocular vision system of a humanoid mobile platform, and the results Show that the proposed approaches work very well