Separación de sombras a los objetos detectados con sustracción de fondo en video

El trabajo presenta los resultados preliminares de un algoritmo de detección y eliminación de sombras, en secuencias de video. Se propone que a partir de la base de la sustracción de fondo con el algoritmo Visual Background Extraction (ViBE), que identifica zonas de movimiento, aplicar un post-procesamiento para separar los píxeles del objeto real y los de sombra. Debido a que las zonas de sombras tienen características parecidas a la de los objetos en movimiento, la separación es una tarea difícil, por lo que los algoritmos usados para esta clasificación producen gran cantidad de falsos positivos. Para atacar este problema, se parte de la premisa de utilizar información del objeto, como el tamaño y la dirección de movimiento, para estimar la posición aproximada de la sombra. Además, se realiza el análisis de las similitudes entre el cuadro actual y el modelo de fondo, con el indicador tradicional de correlación cruzada normalizada para detectar sombras. El algoritmo se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfico, análisis deportivo, entre otros. Los resultados obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible recortar la sombra con alta tasa de acierto y con bajo costo computacional, lo cual también permite mejorar etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos

Análisis de video y clasificación de objetos en una plataforma de vigilancia de código abierto utilizando procesamiento diferido

La inseguridad es un problema que afecta a todas las ciudades del mundo. Las más informatizadas recurren a la videovigilancia para combatirla, montando centros de monitoreo con cientos de cámaras y personal idóneo que realiza las tareas de observación. Sin embargo, este método parece no ser suficiente y los organismos públicos deben atender un reclamo social por mayor transparencia y eficiencia en el accionar ante un delito. Aunque existen soluciones corporativas, estas tienden a centralizar el desarrollo y no es sencillo añadir nuevas funcionalidades. En este contexto es que surge el presente proyecto: una plataforma de administración de cámaras y sensores basada en bibliotecas de código abierto, para apoyar la gestión integral de la seguridad. Esta plataforma complementa técnicas básicas de análisis automatizado de videos, tal como la detección de movimiento y seguimiento de objetos, hasta otras específicas, como la clasificación de objetos o la identificación de patentes. La arquitectura desarrollada es abierta, escalable y permite añadir diferentes tipos de algoritmos a partir de un pipeline de análisis diferido. En este trabajo se presenta la estructura ideada, los algoritmos actualmente utilizados para el seguimiento y clasificación de objetos, y diferentes resultados de análisis y eficiencia de la propuesta.Trabajo presentado por el Laboratorio de Plasmas Densos (PLADEMA

Separación de sombras a los objetos detectados con sustracción de fondo en video

El trabajo presenta los resultados preliminares de un algoritmo de detección y eliminación de sombras, en secuencias de video. Se propone que a partir de la base de la sustracción de fondo con el algoritmo Visual Background Extraction (ViBE), que identifica zonas de movimiento, aplicar un post-procesamiento para separar los píxeles del objeto real y los de sombra. Debido a que las zonas de sombras tienen características parecidas a la de los objetos en movimiento, la separación es una tarea difícil, por lo que los algoritmos usados para esta clasificación producen gran cantidad de falsos positivos. Para atacar este problema, se parte de la premisa de utilizar información del objeto, como el tamaño y la dirección de movimiento, para estimar la posición aproximada de la sombra. Además, se realiza el análisis de las similitudes entre el cuadro actual y el modelo de fondo, con el indicador tradicional de correlación cruzada normalizada para detectar sombras. El algoritmo se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfico, análisis deportivo, entre otros. Los resultados obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible recortar la sombra con alta tasa de acierto y con bajo costo computacional, lo cual también permite mejorar etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.XV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Separación de sombras a los objetos detectados con sustracción de fondo en video

El trabajo presenta los resultados preliminares de un algoritmo de detección y eliminación de sombras, en secuencias de video. Se propone que a partir de la base de la sustracción de fondo con el algoritmo Visual Background Extraction (ViBE), que identifica zonas de movimiento, aplicar un post-procesamiento para separar los píxeles del objeto real y los de sombra. Debido a que las zonas de sombras tienen características parecidas a la de los objetos en movimiento, la separación es una tarea difícil, por lo que los algoritmos usados para esta clasificación producen gran cantidad de falsos positivos. Para atacar este problema, se parte de la premisa de utilizar información del objeto, como el tamaño y la dirección de movimiento, para estimar la posición aproximada de la sombra. Además, se realiza el análisis de las similitudes entre el cuadro actual y el modelo de fondo, con el indicador tradicional de correlación cruzada normalizada para detectar sombras. El algoritmo se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfico, análisis deportivo, entre otros. Los resultados obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible recortar la sombra con alta tasa de acierto y con bajo costo computacional, lo cual también permite mejorar etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.XV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Separación de sombras a los objetos detectados con sustracción de fondo en video

El trabajo presenta los resultados preliminares de un algoritmo de detección y eliminación de sombras, en secuencias de video. Se propone que a partir de la base de la sustracción de fondo con el algoritmo Visual Background Extraction (ViBE), que identifica zonas de movimiento, aplicar un post-procesamiento para separar los píxeles del objeto real y los de sombra. Debido a que las zonas de sombras tienen características parecidas a la de los objetos en movimiento, la separación es una tarea difícil, por lo que los algoritmos usados para esta clasificación producen gran cantidad de falsos positivos. Para atacar este problema, se parte de la premisa de utilizar información del objeto, como el tamaño y la dirección de movimiento, para estimar la posición aproximada de la sombra. Además, se realiza el análisis de las similitudes entre el cuadro actual y el modelo de fondo, con el indicador tradicional de correlación cruzada normalizada para detectar sombras. El algoritmo se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfico, análisis deportivo, entre otros. Los resultados obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible recortar la sombra con alta tasa de acierto y con bajo costo computacional, lo cual también permite mejorar etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.XV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI