Contagem de Pessoas por Vídeo Usando Câmeras em Posição Zenital - ppt carregar
PublicouGuilherme Trigo Alterado mais de 4 anos atrás
Apresentação em tema: "Contagem de Pessoas por Vídeo Usando Câmeras em Posição Zenital"— Transcrição da apresentação:
1 Contagem de Pessoas por Vídeo Usando Câmeras em Posição Zenital
Aluno: Victor Hugo Cunha de Melo Orientador: David Menotti
3 Contagem de pessoas é útil para diversas aplicações comerciais
4 Aplicações Segurança Padrões de tráfego por horário
Otimizar agendamento de trabalhos Monitorar efetividade de eventos
5 Métodos de Contagem
6 Métodos de Contagem
7 Métodos de Contagem
8 Câmera Processamento de imagens, reconhecimento de padrões e computação visual Segmentação Rastreamento Contagem
9 Justificativa Gerar um sistema de controle de acesso de pessoas as dependências do DECOM e de outros ambientes Expansão de conceitos da área de PDI, visão computacional e reconhecimento de padrões Obtenção de um novo método de contagem de pessoas
10 Objetivos Pesquisar, caracterizar e implementar métodos para a contagem de pessoas por vídeo usando câmeras em posição zenital. Comparar e avaliar a precisão Aprimoramento ou desenvolvimento de um novo método
12 Posicionamento Zenital
Sem oclusões Não invade a privacidade Tamanho constante dos objetos
13 "K-means based segmentation for real-time zenithal people counting"
14 Arquitetura do Sistema
15 O fundo do vídeo é obtido por meio do seguinte filtro:
Subtração do Fundo O fundo do vídeo é obtido por meio do seguinte filtro: F = (1-α) . Ft + α . It
16 Detecção de pessoas Frames com pessoas
fatores multiplicativos determinados por meio da estimativa máxima de verossimilhança (MLE)
17 Detecção de pessoas Se δβ está no intervalo T, detectamos uma pessoa.
18 Segmentação via k-means
19 Segmentação via k-means
20 Segmentação via k-means
21 Segmentação via k-means
22 Segmentação via k-means
Não sabemos o valor de k k = número de pessoas Estimativa
23 Segmentação via k-means
Inicialização dos centróides Melhorias na convergência do algoritmo Inicialização com os valores dos centróides encontrados na iteração anterior.
24 Segmentação k-means
25 Rastreamento de Pessoas
O rastreamento consiste em descobrir se a mesma pessoa está em vários frames para então contá-las.
26 Rastreamento de Pessoas
27 Validação – Contagem das pessoas
Quando ocorre uma mudança de 1 para 0 nesta matriz M, uma pessoa foi detectada e o contador é incrementado.
28 Base de Dados Vídeos fornecidos pelos autores dos artigos
Gravações realizadas no DECOM Vídeos encontrados no YouTube
29 Resultados Real Escritório Método Escritório Real Terminal
Método Terminal Pessoas 6 7 5 TP FP + FN 0+0 1+0 0+1 Precisão 1.00 0.87 Recall 0.83 F-score 0.93 0.90
30 Conclusão Avaliação de um método de contagem de pessoas utilizando câmera zenital O algoritmo apresenta um erro de ±1 pessoas Menor precisão: Parâmetros da aplicação Ruídos
31 Trabalhos Futuros Concluir a implementação do segundo método de contagem Propor aprimoramentos Utilizar a base de vídeos para avaliar os métodos Rastreamento baseado em "Natural Computing"