Modelo para el análisis de la normalidad de eventos y conductas en entornos monitorizados: aplicación a la video vigilancia.

A lo largo de los últimos años, los sistemas de vigilancia han sido utilizados como herramientas para monitorizar y mantener la seguridad en entornos vigilados. El principal problema de los sistemas tradicionales es la incapacidad para interpretar por sí mismos los eventos que se producen y los comportamientos llevados a cabo por los individuos que realizan acciones en el entorno. Como solución a este problema surgen los sistemas de seguridad inteligentes, que utilizan técnicas pertenecientes al área de la Inteligencia Artificial y la Visión por Computador para interpretar lo que sucede en un entorno monitorizado a partir de la información procedente de los sensores. La mayoría de estos sistemas se caracterizan por estar formados por diferentes módulos de análisis diseñados de forma independiente sin seguir un patrón común. Estos sistemas pueden entenderse como un conjunto de piezas que actúan por separado para intentar detectar tipos específicos de eventos en entornos muy concretos, sin que estos análisis se relacionen entre sí para obtener valoraciones globales. Por tanto, surge la necesidad de proponer mecanismos para la construcción de sistemas de monitorización flexibles y escalables, que faciliten la inclusión de nuevos módulos de análisis sin que implique modificaciones en los existentes y, que a su vez, pueda ser fácilmente combinado con el resto para incrementar la capacidad de análisis global del propio sistema. Ante esta necesidad, en esta Tesis se propone un modelo formal para la construcción de sistemas de monitorización flexibles y escalables. El modelo está basado en el uso de "componentes de normalidad", independientes y reutilizables para entornos con diferentes características. Cada componente de normalidad especifica como debe comportarse un objeto de acuerdo a un aspecto a vigilar, como por ejemplo, las trayectorias o las velocidades con las que circulan los objetos detectados por el sistema. El modelo incluye además mecanismos de fusión para combinar los análisis realizados por cada uno de los componentes que han sido diseñados mediante el modelo propuesto, obteniendo así un análisis global del estado actual del entorno monitorizado

Intelligent Surveillance for Understanding Events in Urban Traffic Environments

The main goal of intelligent surveillance consists in providing security systems with the skills required for correctly detecting and analyzing events in monitored environments. Since these environments are complex and the information is distributed through them, the use of agent-based approaches has becomemore andmore popularwhenmonitoringmoving objects.This paper describes how an existing agent platform has been adopted and used to give support to intelligent surveillance systems. Agents deployed by means of this platform implement a behavior-based model that is flexible enough to deal with the challenges that monitored environments pose. Two case studies of urban traffic environments are discussed to prove the feasibility of the proposa