Detección de vehículos en entornos multi-cámara utilizando información contextual

Abstract

Dada la amplia demanda que actualmente existe en el área de la video-seguridad, se ha producido un aumento en el número de investigaciones que se derivan de este campo. En particular, con el fin de facilitar el control de los parkings, se presenta un sistema multicámara para la detección de vehículos y su correspondiente asignación a las plazas ocupadas por los mismos dentro del aparcamiento, obteniendo una visión de aquellas plazas que están disponibles para ser ocupadas. Gracias a este sistema, se puede sustituir con el uso de la visión artificial el método habitual de instalación de sensores de inducción o de peso y movimiento, los cuales encarecen considerablemente el despliegue y gestión de estos aparcamientos. De cara a proporcionar sistemas cada vez más eficientes, son muchos los algoritmos que han surgido para la detección de objetos y sus características. En concreto en este trabajo se hace uso de dos algoritmos de detección de objetos, Deformable Parts Model (DPM) y un detector de regiones mediante redes neuronales convolucionales, Faster Regions with Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Ambos han sido probados en trabajos previos. Con el fin de mejorar estos sistemas de detección de vehículos, se propone la integración de la información del entorno captada por un conjunto de cámaras, de manera que la fusión de esta información proporciona un mayor rendimiento a la hora de realizar detecciones dentro del aparcamiento. Gracias a ello, detecciones que no se pueden llevar a cabo desde un punto de vista por posibles oclusiones o grandes distancias son ahora posibles puesto que se completa esta información con la que otro punto de vista (u otros) proporciona