O documento descreve o sistema ALEPH, projetado para detectar e rastrear pessoas em ambientes fechados através de monitoramento visual. O sistema usa técnicas como subtração de fundo, detecção de cabeças, rastreamento Condensation e geração de rotas para visualizar o movimento de pessoas. Os experimentos com vídeos de um hall e da base de dados PETS 2006 mostraram a capacidade do sistema em diferentes ambientes, embora sua configuração precise ser adaptada a cada situação.

1. ALEPH
SISTEMA DE MONITORAMENTO VISUAL DE PESSOAS
Alison A. P. Miazaki
Filipe M. S. de Campos
Rafael Barbolo Lopes
Rafael Ivan Garcia
Orientadora: Anna Helena Reali Costa
Grupo: C-13

2. 1 Introdução
2 ALEPH
AGENDA
3 Materiais e Métodos
4 Experimentos e Resultados
5 Conclusões

3. INTRODUÇÃO

4. SISTEMA DE MONITORAMENTO VISUAL

5. 1 VIG ILÂNCIA (segurança)
2 PUBLICIDADE (vendas)
UTILIZAÇÃO

6. ESTADO DA
ARTE

7. VISÃO COMPUTACIONAL

8. 1 PROPRIETÁRIAS
2 OPENCV
TECNOLOGIA

9. APLICAÇÕES

10. SISTEMAS

11. OBJETIVO

12. “
O objetivo do nosso trabalho de formatura é produzir um
sistema de monitoramento visual capaz de detectar e
rastrear pessoas em ambientes fechados, promovendo
novos meios para visualização de rotas.
”

13. ALEPH

15. ARQUITETURA

16. Formas de
Vídeo
Visualização
Conjunto de Rotas
Detecção Rastreamento
Pontos

17. NA DE
CE
F UN DO

18. Vídeo Cria modelo
de Fundo
Modelo de Fundo
configurações.config
Configura
Vídeo parâmetros

19. MODELAGEM

21. Subtração
de Fundo
Quadro
‣Abertura e Fechamento
‣Remoção de blobs pequenos Filtros
‣Suavização
Modelo de Fundo
...

22. FILTRAGEM

23. ão
ataç s ão
D il E ro

24. ão
s ão ataç
E ro D il

25. Eliminar blobs que certamente
não serão pessoas.

27. DETECÇÃO DE CABEÇAS

28. ... Encontra
Contornos
Conjunto de Pontos
Engloba com
Retângulo
Cria
Histograma
Encontra Pontos de
Máximo Local

29. Máximos Locais

30. RASTREAMENTO

31. Conjunto Calcula Pareamento
de Pontos Predição Medidas x Predições
Sem Sobras
Trata Oclusão
Ponderação
Sobram Predições
do Pareamento
Nova Pessoa Sobram Medidas

32. Atualiza Peso
das Amostras
‣Pessoas Sobrepostas
Filtros ‣Ocludidas por mais de 3s
‣Ocludidas e próximas à borda da imagem
Valor Medido
Valor Previsto
Identificador
Rotas

33. CONDENSATION
Conditio nal Density Propagation

34. PREDIÇÃO
P( x(t) | x(t−1) = s(t−1) )
A: state transition matrix
x(t+1) = Ax(t) + Bω(t) ω: random noise
B: scaling matrix
P(x(t+1) | x(t)) =
exp { − 1/2 ∥ B^-1 [x(t+1) − Ax(t)] ∥^2 }
∥ ... ∥ is the Euclidean norm

35. VARIÁVEIS DE ESTADO
(x,y) Vx
Vy

36. MODELO DINÂMICO

37. d
medido estimado
ATUALIZAÇÃO

38. 1000
amostras
pesos
=1

39. 1000
amostras
pesos
variáveis

40. Impressor de Rotas
Rotas
Mapa de Calor
Simulação 3D

41. E MÉTODOS
A IS
R I
T E
A
M

42. VÍDEO: HALL DA ELÉTRICA

43. VÍDEO: PETS 2006

44. DESENVOLVIMENTO

45. EXPERIMENTOS E RESULTADOS

46. HALL DA ELÉTRIC A

48. PETS 2006

53. CONCLUSÕES

54. Conhecimentos sólidos em Matemática, Fundamentos
de Computação, IA e Visão Computacional
Comprometimento Qualidade X Desempenho
Subtração de fundo é uma boa técnica para
ambientes controlados
Configuração do Condensation específica para cada
situação
Modelo de fundo adaptativo tornaria o Aleph mais
robusto
Processamento em GPU traria maior desempenho

55. ALEPH
OBRIGADO!