Estudio, diseño y optimización de técnicas de visión artificial para su aplicación a los sistemas de videovigilancia

Abstract

En esta tesis doctoral se realiza un estudio sobre distintas técnicas y algoritmos existentes en la actualidad en

el campo de la visión artificial aplicadas a la videovigilancia, y se han desarrollado nuevos algoritmos, aplicando

técnicas de tratamiento de señales, y más concretamente de tratamiento de imágenes, para un sistema de videovigilancia de

segunda generación. Con dichos algoritmos se ha conseguido desarrollar un sistema con una gran fiabilidad, reduciendo la

probabilidad de error del sistema, especialmente en sistemas de videovigilancia donde los equipos empleados, especialmente

los sistemas de captación de imágenes, no son de gran calidad. Al mismo tiempo, se ha conseguido reducir la complejidad

computacional de los algoritmos, lo que nos permite cumplir con las restricciones de funcionamiento en tiempo real de un

sistema de segunda generación. En concreto, la tesis doctoral se ha centrado en el estudio y desarrollo de nuevos esquemas

de procesado en los siguientes aspectos relacionados con la vigilancia a partir de secuencias de vídeo: ?Esquemas de

detección de movimiento a partir de una serie de secuencias de vídeo captadas por una videocámara estándar. Los algoritmos

desarrollados en este apartado tratan de determinar de la forma más precisa posible cuando se están produciendo eventos

extraños en la escena observada por la videocámara, como movimientos o comportamientos anómalos de los elementos en la

escena, que merezcan la atención de los operadores, para tratar de evaluar la actividad en la zona observada y actuar en

consecuencia. ?Esquemas de estimación de distancia a partir de una secuencia estéreo captada por dos cámaras de vídeo

independientes trabajando simultáneamente. Estos algoritmos determinan, a partir del análisis de dos imágenes simultáneas

de la misma escena captada desde distintos puntos de vista, la distancia a la que se encuentran los objetos en la escena

del sistema de captación de imágenes. Como el algoritmo únicamente se centra en los objetos detectados, el tiempo de

cálculo se ve notablemente reducido, a la vez que se reduce el número de falsas correspondencias y errores por oclusiones.

?Esquemas de cálculo de profundidades a partir del desenfoque de la imagen. Respecto al apartado anterior, las técnicas de

estimación de distancias mediante el desenfoque tienen la ventaja de que sólo necesitan una imagen de la escena para poder

calcular la profundidad de los objetos. De esta forma, es posible reducir el precio del sistema, a costa de reducir la

precisión de la medida que, en general, suele ser peor que en sistemas estéreo de dos cámaras. ?Esquemas de clasificación

de formas. A partir de los objetos detectados, ya sea mediante detección de movimiento o cualquier otro esquema, se ha

desarrollado un algoritmo capaz de clasificar dichos objetos dentro de un grupo de formas determinado.