Implementación software y mejora de un filtro de flujo óptico para cámara por eventos

En el presente trabajo se ha planteado un novedoso algoritmo, basado en la tecnología de Adress-Event, que extrae el flujo óptico desde eventos. Para realizar dicho proceso, se ha realizado un estudio de los distintos algoritmos clásicos de flujo ópticos, como el Lucas-Kanade, block-matching, Horn-Shuncky Elementary Motion Detector. Este último es el algoritmo que se ha estudiado con más profundidad al ser un candidato idóneo para ser implementado en hardware. Se ha desarrollado una versión mejorada de este filtro, extendiendolo a todas las posibles combinaciones de eventos. Para finalizar, este trabajo se ha culminado con la implementación de una versión en software de dicho filtro usando el framework de Java, jAER. Una vez que se ha llevado a cabo la implementación, se ha realizado una comparación con los diversos tipos de filtros que ya han sido implementados en jAER para extraer métricas de velocidad de procesamiento y métricas de linealidad y, de esta manera, poder comparar entre los distintos algoritmos de flujo ópticos considerados.In this work, it has been studied the optic flow in adress-event framework. As principal algorithm, the "Elementary Motion Detector" has been studied. This algorithm has been extended to accept all possible combination of events. The final algorithm has been implemented in Java through jAER framework, and it has been obtained the results for distinct type of optic flow filters.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería Electrónica, Robótica y Automátic

Performance Evaluation of Neural Networks for Animal Behaviors Classification: Horse Gaits Case Study

The study and monitoring of wildlife has always been a subject of great interest. Studying the behavior of wildlife animals is a very complex task due to the difficulties to track them and classify their behaviors through the collected sensory information. Novel technology allows designing low cost systems that facilitate these tasks. There are currently some commercial solutions to this problem; however, it is not possible to obtain a highly accurate classification due to the lack of gathered information. In this work, we propose an animal behavior recognition, classification and monitoring system based on a smart collar device provided with inertial sensors and a feed-forward neural network or Multi-Layer Perceptron (MLP) to classify the possible animal behavior based on the collected sensory information. Experimental results over horse gaits case study show that the recognition system achieves an accuracy of up to 95.6%.Junta de Andalucía P12-TIC-130

Clasificación de movimiento de animales mediante Redes Neuronales

En este trabajo, realizado dentro del proyecto MINERVA, se pretende establecer un método para llevar a cabo la clasificación de comportamientos de animales, como andar, trotar o estar parado, haciendo uso de redes neuronales y los datos proporcionados por una IMU.In this work, carried out inside the MINERVA Research excellence project of the Andalusian Council, it is intended to stablish a method to perform the classification of animals behaviors as walking, standing and trotting, through neuronal networks, using data provided by an IMU at different visits to Doñana National Park.Universidad de Sevilla. Doble Grado en Ingeniería Eléctrica e Ingeniería Electrónica Industria