Automatic crowdflow estimation enhanced by crowdsourcing

[ANGLÈS] Video surveillance systems are evolving from simple closed-circuit television (CCTV) towards intelligent systems capable of understanding the recorded scenes. This trend is accompanied by the widespread increase in the amount of cameras, which makes the continuous monitoring of video feeds a practically impossible task. In this scenario, video surveillance systems make intensive use of video analytics and image processing in order to allow their scalability and boost their effectiveness. One of such video analytics performed in video surveillance systems is crowd analysis. Crowd analysis plays a fundamental role in security applications. For instance, keeping a rough estimate of the amount of people present in a given area or inside a building is critical to prevent jams in an emergency or when planning the distribution of entry and exit nodes. In this thesis, we focus on crowd flow estimation. Crowd flow is defined as the number of people that have crossed a specific region over time. Hence, the goal of the method is to estimate the crowd flow as accurately as possible in real time. Many automatic methods have been proposed in the literature to estimate the crowd flow. However, video analytics techniques often face a wide range of difficulties such as occlusions, shadows, environmental conditions changes or distortions in the video. Developed methods struggle to maintain a high accuracy in such situations. Crowdsourcing has been shown as an effective solution to solve to problems that involve complex cognitive tasks. By incorporating human assistantship, the performance of automatic methods can be enhanced in adverse situations. In this thesis, an automatic crowd flow estimation method, previously developed in the Video and Image Processing Laboratory at Purdue University, is implemented and crowdsourcing is used to enhance its performance. Also, a web platform is developed to control the whole system remotely by the operator of the system, and to allow the crowdsourcing members to perform their tasks.[CASTELLÀ] Los sistemas de videovigilancia están evolucionando desde simples circuitos cerrados de televisión (CCTV) hacia sistemas inteligentes capaces de entender las escenas registradas. A esta tendencia le acompaña el extendido incremento en la cantidad de cámaras, hecho que hace que monitorizar continuamente todos los flujos de vídeo sea una tarea prácticamente imposible. En este escenario, los sistemas de videovigilancia hacen un uso intensivo de analíticas de video y procesado de imagen al fin de permitir su escalabilidad e impulsar su efectividad. Una de estas analíticas de vídeo que sea realizan en los sistemas de videovigilancia es el llamado > o análisis de multitudes. El > lleva a cabo un rol fundamental en aplicaciones de seguridad. Por ejemplo, mantener una estimación aproximada de la cantidad de personas presentes en una área o dentro de un edificio es crítico para prevenir atascos en una emergencia o para planear la distribución de nodos de entrada o salida. En esta tesis, nos focalizamos en estimación del > o flujo de multitudes. > se define como el número de personas que han cruzado una región específica a lo largo del tiempo. Así, el objetivo del método es estimar el > tan precisamente como sea posible en tiempo real. En la literatura se han propuesto muchos métodos automáticos para estimar el >. Aun así, las técnicas de analíticas de vídeo a menudo se enfrentan con una amplia gama de dificultades tales como oclusiones, sombras, cambios en las condiciones ambientales o distorsiones en el vídeo. Los métodos desarrollados pelean por mantener una alta precisión en estas situaciones. El > se ha demostrado como una solución efectiva a los problemas que involucran tareas cognitivas complejas. Incorporando asistencia humana, se puede mejorar el rendimiento de los métodos automáticos en situaciones adversas. En esta tesis, se implementa un método automático de estimación del >, previamente desarrollado en el Video and Image Processing Laboratory en la universidad de Purdue, y se usa > para mejorar su rendimiento. Además, se desarrolla una plataforma web para controlar todo el sistema remotamente por parte del operador, y permitir a los miembros del > llevar a cabo sus tareas.[CATALÀ] Els sistemes de videovigilància estan evolucionant des de simples circuits tancats de televisió (CCTV) cap a sistemes intel·ligents capaços d'entendre les escenes enregistrades. A aquesta tendència li acompanya l'extès increment en la quantitat de càmeres, fet que fa que monitoritzar continuament tots els fluxes de video sigui una tasca pràcticament impossible. En aquest escenari, els sistemes de videovigilància fan un ús intensiu d'analítiques de video i processament d'imatge per tal de permetre la seva escalabilitat i impulsar la seva efectivitat. Una d'aquestes analítiques de video que es realitzen en els sistemes de videvigilància és l'anomenat > o anàlisi de multituds. El > duu a terme un rol fonamental en aplicacions de seguretat. Per exemple, mantenir una estimació aproximada de la quantitat de persones presents en una àrea o dintre d'un edifici és crític per prevenir embusos en una emergència o per planejar la distribució de nodes d'entrada o sortida. En aquesta tesis, ens focalitzem en estimació del > o fluxe de mutituds. > es defineix com el nombre de persones que han creuat una regió específica al llarg del temps. Així, l'objectiu del mètode és estimar el > tan precisament com sigui possible en temps real. En la literatura s'han proposat molts mètodes automàtics per estimar el >. Tot i així, les tècniques d'analítiques de video sovint s'enfronten a una àmplia gamma de dificultats com ara oclusions, sombres, canvis en les condicions ambientals o distorsions en el video. Els mètodes desenvolupats barallen per mantenir una alta precisió en aquestes situacions. El > s'ha demostrat com una sol·lució efectiva als problemes que involucren tasques cognitives complexes. Incorporant assistència humana, es pot millorar el rendiment dels mètodes automàtics en situacions adverses. En aquesta tesi, s'implementa un mètode automàtic d'estimació del >, prèviament desenvolupat al Video and Image Processing Laboratory a la universitat de Purdue, i es fa servir > per millorar el seu rendiment. A més, es desenvolupa una plataforma web per controlar tot el sistema remotament per l'operador, i per permetre als membres del > portar a terme les seves tasques

Automatic crowdflow estimation enhanced by crowdsourcing

[ANGLÈS] Video surveillance systems are evolving from simple closed-circuit television (CCTV) towards intelligent systems capable of understanding the recorded scenes. This trend is accompanied by the widespread increase in the amount of cameras, which makes the continuous monitoring of video feeds a practically impossible task. In this scenario, video surveillance systems make intensive use of video analytics and image processing in order to allow their scalability and boost their effectiveness. One of such video analytics performed in video surveillance systems is crowd analysis. Crowd analysis plays a fundamental role in security applications. For instance, keeping a rough estimate of the amount of people present in a given area or inside a building is critical to prevent jams in an emergency or when planning the distribution of entry and exit nodes. In this thesis, we focus on crowd flow estimation. Crowd flow is defined as the number of people that have crossed a specific region over time. Hence, the goal of the method is to estimate the crowd flow as accurately as possible in real time. Many automatic methods have been proposed in the literature to estimate the crowd flow. However, video analytics techniques often face a wide range of difficulties such as occlusions, shadows, environmental conditions changes or distortions in the video. Developed methods struggle to maintain a high accuracy in such situations. Crowdsourcing has been shown as an effective solution to solve to problems that involve complex cognitive tasks. By incorporating human assistantship, the performance of automatic methods can be enhanced in adverse situations. In this thesis, an automatic crowd flow estimation method, previously developed in the Video and Image Processing Laboratory at Purdue University, is implemented and crowdsourcing is used to enhance its performance. Also, a web platform is developed to control the whole system remotely by the operator of the system, and to allow the crowdsourcing members to perform their tasks.[CASTELLÀ] Los sistemas de videovigilancia están evolucionando desde simples circuitos cerrados de televisión (CCTV) hacia sistemas inteligentes capaces de entender las escenas registradas. A esta tendencia le acompaña el extendido incremento en la cantidad de cámaras, hecho que hace que monitorizar continuamente todos los flujos de vídeo sea una tarea prácticamente imposible. En este escenario, los sistemas de videovigilancia hacen un uso intensivo de analíticas de video y procesado de imagen al fin de permitir su escalabilidad e impulsar su efectividad. Una de estas analíticas de vídeo que sea realizan en los sistemas de videovigilancia es el llamado > o análisis de multitudes. El > lleva a cabo un rol fundamental en aplicaciones de seguridad. Por ejemplo, mantener una estimación aproximada de la cantidad de personas presentes en una área o dentro de un edificio es crítico para prevenir atascos en una emergencia o para planear la distribución de nodos de entrada o salida. En esta tesis, nos focalizamos en estimación del > o flujo de multitudes. > se define como el número de personas que han cruzado una región específica a lo largo del tiempo. Así, el objetivo del método es estimar el > tan precisamente como sea posible en tiempo real. En la literatura se han propuesto muchos métodos automáticos para estimar el >. Aun así, las técnicas de analíticas de vídeo a menudo se enfrentan con una amplia gama de dificultades tales como oclusiones, sombras, cambios en las condiciones ambientales o distorsiones en el vídeo. Los métodos desarrollados pelean por mantener una alta precisión en estas situaciones. El > se ha demostrado como una solución efectiva a los problemas que involucran tareas cognitivas complejas. Incorporando asistencia humana, se puede mejorar el rendimiento de los métodos automáticos en situaciones adversas. En esta tesis, se implementa un método automático de estimación del >, previamente desarrollado en el Video and Image Processing Laboratory en la universidad de Purdue, y se usa > para mejorar su rendimiento. Además, se desarrolla una plataforma web para controlar todo el sistema remotamente por parte del operador, y permitir a los miembros del > llevar a cabo sus tareas.[CATALÀ] Els sistemes de videovigilància estan evolucionant des de simples circuits tancats de televisió (CCTV) cap a sistemes intel·ligents capaços d'entendre les escenes enregistrades. A aquesta tendència li acompanya l'extès increment en la quantitat de càmeres, fet que fa que monitoritzar continuament tots els fluxes de video sigui una tasca pràcticament impossible. En aquest escenari, els sistemes de videovigilància fan un ús intensiu d'analítiques de video i processament d'imatge per tal de permetre la seva escalabilitat i impulsar la seva efectivitat. Una d'aquestes analítiques de video que es realitzen en els sistemes de videvigilància és l'anomenat > o anàlisi de multituds. El > duu a terme un rol fonamental en aplicacions de seguretat. Per exemple, mantenir una estimació aproximada de la quantitat de persones presents en una àrea o dintre d'un edifici és crític per prevenir embusos en una emergència o per planejar la distribució de nodes d'entrada o sortida. En aquesta tesis, ens focalitzem en estimació del > o fluxe de mutituds. > es defineix com el nombre de persones que han creuat una regió específica al llarg del temps. Així, l'objectiu del mètode és estimar el > tan precisament com sigui possible en temps real. En la literatura s'han proposat molts mètodes automàtics per estimar el >. Tot i així, les tècniques d'analítiques de video sovint s'enfronten a una àmplia gamma de dificultats com ara oclusions, sombres, canvis en les condicions ambientals o distorsions en el video. Els mètodes desenvolupats barallen per mantenir una alta precisió en aquestes situacions. El > s'ha demostrat com una sol·lució efectiva als problemes que involucren tasques cognitives complexes. Incorporant assistència humana, es pot millorar el rendiment dels mètodes automàtics en situacions adverses. En aquesta tesi, s'implementa un mètode automàtic d'estimació del >, prèviament desenvolupat al Video and Image Processing Laboratory a la universitat de Purdue, i es fa servir > per millorar el seu rendiment. A més, es desenvolupa una plataforma web per controlar tot el sistema remotament per l'operador, i per permetre als membres del > portar a terme les seves tasques

Image-Based Plant Phenotyping Using Machine Learning

Phenotypic data is of crucial importance for plant breeding in estimating a plant\u27s biomass. Traits such as leaf area and plant height are known to be correlated with biomass. Image analysis and computer vision methods can automate data analysis for high-throughput phenotyping. Many methods have been proposed for plant phenotyping in controlled environments such as greenhouses. In this thesis, we present multiple methods to estimate traits of the plant crop sorghum from images acquired from UAV and field-based sensors. We describe machine learning techniques to extract the plots of a crop field, a method for leaf counting from low-resolution images, and a statistical model that uses prior information about the field structure to estimate the center of each plant. We also develop a new loss function to train Convolutional Neural Networks (CNNs) to count and locate objects of any type and use it to estimate plant centers. Our methods are evaluated with ground truth of sorghum fields and publicly available datasets and are shown to outperform the state of the art in generic object detection and domain-specific tasks. This thesis also examines the use of crowdsourcing information in video analytics. The large number of cameras deployed for public safety surveillance systems requires intelligent processing capable of automatically analyzing video in real time. We incorporate crowdsourcing in an online basis to improve a crowdflow estimation method. We present various approaches to characterize this uncertainty and to aggregate crowdsourcing results. Our techniques are evaluated using publicly available datasets

Automatic crowdflow estimation enhanced by crowdsourcing

[ANGLÈS] Video surveillance systems are evolving from simple closed-circuit television (CCTV) towards intelligent systems capable of understanding the recorded scenes. This trend is accompanied by the widespread increase in the amount of cameras, which makes the continuous monitoring of video feeds a practically impossible task. In this scenario, video surveillance systems make intensive use of video analytics and image processing in order to allow their scalability and boost their effectiveness. One of such video analytics performed in video surveillance systems is crowd analysis. Crowd analysis plays a fundamental role in security applications. For instance, keeping a rough estimate of the amount of people present in a given area or inside a building is critical to prevent jams in an emergency or when planning the distribution of entry and exit nodes. In this thesis, we focus on crowd flow estimation. Crowd flow is defined as the number of people that have crossed a specific region over time. Hence, the goal of the method is to estimate the crowd flow as accurately as possible in real time. Many automatic methods have been proposed in the literature to estimate the crowd flow. However, video analytics techniques often face a wide range of difficulties such as occlusions, shadows, environmental conditions changes or distortions in the video. Developed methods struggle to maintain a high accuracy in such situations. Crowdsourcing has been shown as an effective solution to solve to problems that involve complex cognitive tasks. By incorporating human assistantship, the performance of automatic methods can be enhanced in adverse situations. In this thesis, an automatic crowd flow estimation method, previously developed in the Video and Image Processing Laboratory at Purdue University, is implemented and crowdsourcing is used to enhance its performance. Also, a web platform is developed to control the whole system remotely by the operator of the system, and to allow the crowdsourcing members to perform their tasks.[CASTELLÀ] Los sistemas de videovigilancia están evolucionando desde simples circuitos cerrados de televisión (CCTV) hacia sistemas inteligentes capaces de entender las escenas registradas. A esta tendencia le acompaña el extendido incremento en la cantidad de cámaras, hecho que hace que monitorizar continuamente todos los flujos de vídeo sea una tarea prácticamente imposible. En este escenario, los sistemas de videovigilancia hacen un uso intensivo de analíticas de video y procesado de imagen al fin de permitir su escalabilidad e impulsar su efectividad. Una de estas analíticas de vídeo que sea realizan en los sistemas de videovigilancia es el llamado > o análisis de multitudes. El > lleva a cabo un rol fundamental en aplicaciones de seguridad. Por ejemplo, mantener una estimación aproximada de la cantidad de personas presentes en una área o dentro de un edificio es crítico para prevenir atascos en una emergencia o para planear la distribución de nodos de entrada o salida. En esta tesis, nos focalizamos en estimación del > o flujo de multitudes. > se define como el número de personas que han cruzado una región específica a lo largo del tiempo. Así, el objetivo del método es estimar el > tan precisamente como sea posible en tiempo real. En la literatura se han propuesto muchos métodos automáticos para estimar el >. Aun así, las técnicas de analíticas de vídeo a menudo se enfrentan con una amplia gama de dificultades tales como oclusiones, sombras, cambios en las condiciones ambientales o distorsiones en el vídeo. Los métodos desarrollados pelean por mantener una alta precisión en estas situaciones. El > se ha demostrado como una solución efectiva a los problemas que involucran tareas cognitivas complejas. Incorporando asistencia humana, se puede mejorar el rendimiento de los métodos automáticos en situaciones adversas. En esta tesis, se implementa un método automático de estimación del >, previamente desarrollado en el Video and Image Processing Laboratory en la universidad de Purdue, y se usa > para mejorar su rendimiento. Además, se desarrolla una plataforma web para controlar todo el sistema remotamente por parte del operador, y permitir a los miembros del > llevar a cabo sus tareas.[CATALÀ] Els sistemes de videovigilància estan evolucionant des de simples circuits tancats de televisió (CCTV) cap a sistemes intel·ligents capaços d'entendre les escenes enregistrades. A aquesta tendència li acompanya l'extès increment en la quantitat de càmeres, fet que fa que monitoritzar continuament tots els fluxes de video sigui una tasca pràcticament impossible. En aquest escenari, els sistemes de videovigilància fan un ús intensiu d'analítiques de video i processament d'imatge per tal de permetre la seva escalabilitat i impulsar la seva efectivitat. Una d'aquestes analítiques de video que es realitzen en els sistemes de videvigilància és l'anomenat > o anàlisi de multituds. El > duu a terme un rol fonamental en aplicacions de seguretat. Per exemple, mantenir una estimació aproximada de la quantitat de persones presents en una àrea o dintre d'un edifici és crític per prevenir embusos en una emergència o per planejar la distribució de nodes d'entrada o sortida. En aquesta tesis, ens focalitzem en estimació del > o fluxe de mutituds. > es defineix com el nombre de persones que han creuat una regió específica al llarg del temps. Així, l'objectiu del mètode és estimar el > tan precisament com sigui possible en temps real. En la literatura s'han proposat molts mètodes automàtics per estimar el >. Tot i així, les tècniques d'analítiques de video sovint s'enfronten a una àmplia gamma de dificultats com ara oclusions, sombres, canvis en les condicions ambientals o distorsions en el video. Els mètodes desenvolupats barallen per mantenir una alta precisió en aquestes situacions. El > s'ha demostrat com una sol·lució efectiva als problemes que involucren tasques cognitives complexes. Incorporant assistència humana, es pot millorar el rendiment dels mètodes automàtics en situacions adverses. En aquesta tesi, s'implementa un mètode automàtic d'estimació del >, prèviament desenvolupat al Video and Image Processing Laboratory a la universitat de Purdue, i es fa servir > per millorar el seu rendiment. A més, es desenvolupa una plataforma web per controlar tot el sistema remotament per l'operador, i per permetre als membres del > portar a terme les seves tasques

Chironomus alchichica sp. n. (Diptera: Chironomidae) from Lake Alchichica, Mexico

Acosta, Raúl, Prat, Narcís, Ribera, Carles, Michailova, Paraskeva, Hernández-Fonseca, María Del Carmen, Alcocer, Javier (2017): Chironomus alchichica sp. n. (Diptera: Chironomidae) from Lake Alchichica, Mexico. Zootaxa 4365 (1): 53-70, DOI: https://doi.org/10.11646/zootaxa.4365.1.

FIGURE5 in Chironomus alchichica sp. n. (Diptera: Chironomidae) from Lake Alchichica, Mexico

FIGURE5. MAxIMUM LIKELIhOOD TREE OF ThE Chironomus alchichica sp. n., C.decorus (INCLUDINg C. decorus-group SP.2, C. CF. decorus AND C. CF. decorus 2g), C. bifurcatus AND C. maturus, USINg PARTIAL cox1 gENE SEqUENCES. NUMBERS NExT TO NODES CORRESPOND TO BOOTSTRAP SUPPORT VALUES. NUMBERS OF ThE TERMINALS CORRESPOND TO ThE GENBANK ACCESSION NUMBERS. Goeldichironomus devineyae wAS USED TO ROOT ThE TREE

Chironomus alchichica sp. n. (Diptera: Chironomidae) from lake alchichica, Mexico

Morphological analysis of all developmental stages (except female), mitochondrial DNA sequences from cytochrome c oxidase subunit I (cox1) and cytological analysis of the polytene chromosomes were used to describe a new species of Chironomus found in the littoral and profundal zones of an endorheic, warm-monomictic lake in Mexico. Male imago is distinguished by the shape of superior volsella and by an antennal and bristle ratio lower than two. The pupa is characterized by the spur morphology of abdominal segment VIII. There is also a continuous row of hooklets on abdominal segment II. The larva is distinguished by a combination of antenna, mentum, mandible, and pecten epipharyngis characteristics, and abdominal ventral tubules. Molecular and cytological analysis supported the morphological differences found. The maximum likelihood tree obtained shows that Chironomus alchichica sp. n. clusters together with Chironomus decorus-group sp. 2 Butler et al. (1995) (bootstrap support = 92%), but genetic p-distances within C. alchichica sp. n. (0.004) were lower than the p-distances between other species of the decorus-group (C. decorus-group sp. 2, Chironomus bifurcatus Wülker et al., 2009 and Chironomus maturus Johannsen, 1908) confirming that it is a different species. The new species belongs to thummi cytocomplex, (decorus-group), with chromosome set- 2n = 8 and chromosome arm combinations: AB CD EF G. Karyologically, the species is closest to Chironomus riihimaekiensis Wülker (1973). This species has very compact salivary gland chromosomes with well heterochromatinized centromere regions in chromosomes AB CD G. Several fixed homozygous inversions distinguish arm A of the species from that of C. riihimaekiensis. Arm E differs from that of C. riihimaekiensis by simple fixed homozygous inversion. Some similarities in band sequences of this arm were found with species from the decorus-group as Chironomus blaylocki Wülker et al., 2009 and C. bifurcatus (decorus-group). The position of the key constrictions in chromosome G: Nucleolar organizer (NOR) and Balbiani rings (BRs) is similar to the species of decorus-group. C. alchichica sp. n. has been found in soft sediments rich in organic matter in well mineralized waters (where conductivity >10 mS cm-1) and with a high pH (≥9). The profundal zone is inhabited only during the mixing period, when dissolved oxygen is present