Detección de objetos abandonados en secuencias de imágenes
Authors
Calvo del Castillo, PabloDirector
Losada Gutiérrez, CristinaDate
2022Keywords
Detección de abandonos
Matlab R2020b
YOLOv3
Filtro de Kalman
Seguridad videovigilada
Abandoned objects
Kalman Filter
Video Surveillance Security
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 Fin de Grado es el desarrollo de un sistema de detección de objetos abandonados
en secuencias de vídeo. Se han estudiado los métodos existentes, eligiendo dos para su implementación
y evaluación. El primero en Matlab, a partir del análisis de formas para la detección de objetos, y el segundo
basado en la red YOLOv3 en Python, mejorando los resultados. Tras la detección, se incluye una
etapa de seguimiento y se aplica un conjunto de reglas para determinar un abandono. Se han evaluado
ambos métodos en la colección de PETS2006, permitiendo comparar y validar las propuestas. The aim of this Final Degree Thesis is the development of a system capable of detecting abandoned objects
from video sequences. A theoretical analysis of the existing methods has been carried out, choosing two
proposals for implementation. The first one in Matlab, base on the analysis of shapes for object detection,
and the second one using YOLOv3 network in Python, what allows improving the results. After detection,
a tracking stage is included and a set of rules is applied to determine an abandoned object. Both methods
have been evaluated in the PETS2006 dataset, what has allowed comparing and validating both proposals.
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TFG_Calvo_Castillo_2022.pdf | 3.670Mb |
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