Substracción de fondo y algoritmo yolo: Dos métodos para la detección de personas en entornos descontrolados

Introduction: This article is the result of research entitled “Signal processing system for the detection of people in agglomerations in areas of public space in the city of Cúcuta”, developed at the Universidad Francisco de Paula Santander in 2020.Problem: The high percentage of false positives and false negatives in people detection processes makes decision making in video surveillance, tracking and tracing applications complex. Objective: To determine which technique for the detection of people presents better results in terms of respon-se time and detection hits.Methodology: Two techniques for the detection of people in uncontrolled environments are validated in Python with videos taken inside the Universidad Francisco de Paula Santander: Background subtraction and the YOLO algorithm.Results: With the background subtraction technique, we obtained a hit rate of 84.07 % and an average response time of 0.815 seconds. Likewise, with the YOLO algorithm the hit rate and average response time are 90% and 4.59 seconds respectively.Conclusion: It is possible to infer the use of the background subtraction technique in hardware tools such as the Pi 3B+ Raspberry board for processes in which the analysis of information in real time is prioritized, while the YOLO algorithm presents the characteristics required in the processes in which the information is analyzed after the acquisition of the image.Originality: Through this research, aspects required for the real-time analysis of information obtained in pro-cesses of people detection in uncontrolled environments were analyzed. Limitations: The analyzed videos were taken only at the Universidad Francisco de Paula Santander. Also, the Raspberry Pi 3B+ board overheats when processing the video images, due to the full resource requirement of the device.Introducción: Este artículo es resultado de la investigación titulada “Sistema de procesamiento de señales para la detección de personas en aglomeraciones en zonas de espacio público de la ciudad de Cúcuta”, desarrollada en la Universidad Francisco de Paula Santander en el año 2020.Problema: El alto porcentaje de falsos positivos y falsos negativos en los procesos de detección de personas hace que la toma de decisiones en las aplicaciones de videovigilancia, seguimiento y localización sea compleja. Objetivo: Determinar qué técnica de detección de personas presenta mejores resultados en cuanto a tiempo de respuesta y aciertos en la detección.Metodología: Dos técnicas para la detección de personas en entornos no controlados son validadas en Python con videos tomados dentro de la Universidad Francisco de Paula Santander: la sustracción de fondo y el al-goritmo YOLO.Resultados: Con la técnica de sustracción de fondo se obtuvo una tasa de acierto del 84,07 % y un tiempo de respuesta medio de 0,815 segundos. Asimismo, con el algoritmo YOLO, la tasa de acierto y el tiempo de respuesta promedio son del 90% y 4,59 segundos respectivamente.Conclusión: Es posible inferir el uso de la técnica de sustracción de fondo en herramientas de hardware como la placa Raspberry Pi 3B+ para procesos en los que se prioriza el análisis de la información en tiempo real, mientras que el algoritmo YOLO presenta las características requeridas en los procesos en los que se analiza la información después de la adquisición de la imagen.Originalidad: A través de esta investigación se analizaron los aspectos necesarios para el análisis en tiempo real de la información obtenida en los procesos de detección de personas en ambientes no controlados

People detection with omnidirectional cameras using aspatial grid ofdeep learning foveatic classifiers

A novel deep-learning people detection algorithm using omnidirectional cameras is presented, which only requires point-based annotations, unlike most of the prominent works that require bounding box annotations. Thus, the effort of manually annotating the needed training databases is significantly reduced, allowing a faster system deployment. The algorithm is based on a novel deep neural network architecture that implements the concept of Grid of Spatial-Aware Classifiers, but allowing end-to-end training that improves the performance of the whole system. The designed algorithm satisfactorily handles the severe geometric distortions of the omnidirectional images, which typically degrades the performance of state-of-the-art detectors, without requiring any camera calibration. The algorithm has been evaluated in well-known omnidirectional image databases (PIROPO, BOMNI, and MW-18Mar) and compared with several works of the state of the art.This work has been partially supported by project PID2020115132RB (SARAOS) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 of the Spanish Government

Розпізнавання та відстеження людини в режимі реального часу

Магістерська дисертація: 100 сторінок, 36 рисунків, 25 таблиць, 41 посилання, 2 додатки. Актуальність теми полягає у необхідності створення ефективної мережі для виявлення і відстеження людини, яка дозволить значно точніше і швидше обробляти відеокадри. Об’єкт досліджень – відео з людьми, зібрані з камер відеоспостереження. Предмет – методи виявлення та відстеження людини у відеопотоці. Метою роботи є підвищити ефективність виявлення і відстеження людини у відеопослідовностях шляхом удосконалення згорткової нейромережі типу YOLO. Завдання: огляд переваг і недоліків сучасних підходів до розпізнавання об’єктів у відеопотоці; порівняння швидкості й точності нейронних мереж Faster R-CNN, YOLO, SSD, RetinaNet на датасеті HABBOF; розробка гібридної нейронної мережі (дескриптор HOG і YOLO) для виявлення і відстеження людини в режимі реального часу; проведення дослідження ефективності розробленої мережі та порівняти з існуючими аналогами на обраному наборі даних. Основні результати: розроблено мережу для виявлення і одночасного відстеження людини у відеопотоці на основі YOLO; підвищено швидкість і точність виявлення об’єктів мережі YOLO завдяки використанню HOG для витягу ознак. Практичне значення дослідження полягає у створенні нейронної мережі для швидкого і точного виявлення і відстеження людини у системах відеоаналітики. Ключові слова: виявлення об’єктів, відстеження об’єктів, згорткова нейронна мережа, гістограма орієнтованих градієнтів.Master’s thesis: 100 pages, 36 figures, 25 tables, 41 references, 2 appendices. Relevance of the research topic is the need to create an effective human detection and tracking network that will allow much more accurate and faster processing of video frames. The object of the study is videos with people collected from video surveillance cameras. The subject of the study is real-time human detection and tracking method. Research purpose is to improve existing methods for solving the detection and tracking problems by improving the convolutional neural network of the YOLO type. Tasks: an overview of the advantages and disadvantages of modern approaches to object recognition in a video stream; comparison of speed and accuracy of Faster R-CNN, YOLO, SSD, RetinaNet neural networks on the HABBOF dataset; development of a hybrid neural network (HOG and YOLO descriptor) for the real-time human detection and tracking; conduct a study of the effectiveness of the developed network and compare it with existing analogues on the selected dataset. The main results: a network for the real-time human detection and tracking based on YOLO was developed; the speed and accuracy of YOLO network object detection was improved by using HOG for feature extraction. The practical value of the research lies in the creation of a neural network for fast and accurate human detection and tracking in the video analytics systems. Key words: object detection, object tracking, convolutional neural network, histogram of oriented gradient