Seguimiento de personas para detección de caídas a partir de información de profundidad
Authors
Reyes Sáez, ChristianDirector
Losada Gutiérrez, CristinaDate
2020Keywords
Cámaras de tiempo de vuelo
Detección de personas
Detección de acciones
Docker
Time of Flight
Detection of humans
Detection of human’s actions
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este trabajo es el diseño, implementación y validación de un algoritmo para el seguimiento y detección de acciones de personas, partir de imágenes de profundidad obtenidas con un sensor basado en tiempo de vuelo (ToF: Time of Flight) comercial ubicado en posición cenital. Para ello se ha implementado una solución que detecta las personas presentes en la escena, realiza un seguimiento de su posición e infiere la acción que se está realizando. Toda la solución se encuentra desplegada dentro de un contenedor de software (Docker).
La solución se ha evaluado con videos de distintas personas, obteniendo en la detección de personas una sensibilidad del 97% y en la detección de acciones entorno al 89%. The objective of this work is the design, implementation, and validation of an algorithm for the monitoring and detection of human actions, based on depth images obtained with a commercial Time of Flight (ToF) camera located in top-view configuration. For this purpose, it has been designed and implemented a solution that detects the people present in the scene, tracks their position, and infers the action that is being carried out. The entire solution is deployed within a container solution (Docker).
The solution has been evaluated with videos of different people, obtaining a sensitivity of 97% in the people detection task, and around an 89% in the action recognition.
Files in this item
Files | Size | Format |
|
---|---|---|---|
TFG_Reyes_Saez_2020.pdf | 3.036Mb |
|
Files | Size | Format |
|
---|---|---|---|
TFG_Reyes_Saez_2020.pdf | 3.036Mb |
|