Struktúrális információ az érzékelők mérési terében = Structural information in the space of sensor networks

A projekt során különböző körülmények között végeztünk méréseket, és ennek megfelelő feladatokban értünk el eredményeket: 1. Több kamera használatával: mozgáskövetés, mozgásjelleg/viselkedés felismerés, helyszín geometria viszonyainak bemérése. 2. Mélységi detekcióra alkalmas eszközökkel: LIDAR és TOF kamera képeiből illetve pontfelhőjéből detektáltunk mozgásjellemzőket, 3D alakzatokat. 3. Légi és orvosi képeken illetve képsorozatokon: változások követése, jellegzetes struktúrák detektálása. A projekt során jelentős elméleti eredmények születettek: 1. A vizsgált helyszín jellemző struktúráinak illetve változásainak felismerésére, 2. Új képleírók kidolgozása gyenge felbontású alakzatok felismeréséhez és finom felbontású aktív kontúr előállítására, 3. Videókép sorozatokon a szokatlan mozgássorok illetve speciális viselkedések felismerése, követése, 4. Mélységi információk szűrése 2D (gráfok, dekonvolúció), illetve 3D (LIDAR, TOF) adatokon. Az eredményeket a téma szakkonferenciáin, illetve a szakma jelentős folyóirataiban publikáltuk. | We have built up several measurement environments for the project’ purposes, and we have achieved results evaluating the experiments in these setups: 1. Multicamera system: motion tracking, recognition of the behavior of the objects, the structural geometry given by the scene events, 2. Devices for depth measurements: images and point-clouds of LIDAR and Time-of-Flight cameras for motion tracking and shape detection, 3. Aerial and medical images/image series: detection of changes, finding featuring structures. During the project the following important theoretical results have been published in the most important conferences and journals: 1. Change detection and structure recognition of the given scene, 2. Improved feature point set for low resolution pattern recognition and enhanced active contour detection, 3. Unusual motion flow pattern and crowd behavior detection on video sequences, 4. Depth information filters in 2D (graphs, deconvolution) and in 3D (LIDAR, TOF)