Análisis de algoritmos para la detección y clasificación de objetos en movimiento dentro de un espacio cerrado

Abstract

El campo de la visión asistida por computador o visión artificial está en constante expansión a lo largo de los últimos años, es por eso de gran interés para diferentes disciplinas su estudio y el desarrollo de investigación con el objetivo de conseguir mejores resultados en el rendimiento de las aplicaciones desarrolladas con estos métodos.

Cada vez más, los sistemas de videovigilancia se basan en técnicas de visión por computador, que permiten un análisis automático de los contenidos que capturan las cámaras, de forma que si se presenta alguna intrusión, el sistema pueda informar a los usuarios sin necesidad de la intervención de una central de alarmas, con el consecuente ahorro monetario y aumento de la privacidad de los usuarios.

Cuando el sistema se utiliza en un ámbito cerrado, como el interior de un domicilio o de una nave industrial, cualquier objeto que se introduce en la escena debe generar una alerta que el usuario recibirá inmediatamente, con información visual sobre el propio objeto que ha generado esta alerta. Sin embargo, en determinados escenarios, este mecanismo no es válido, generalmente por la existencia de animales de compañía (mascotas) o perros de vigilancia que están presente de manera continua en la zona que se pretende vigilar, y que generan falsas alarmas cuando el sistema detecta su movimiento.

El objetivo de este trabajo es realizar un estudio de algunas de las principales técnicas propuestas de videovigilancia por visión por computador, y estudiar su afección cuando el entorno cerrado cubierto que se pretende vigilar está habitado de manera continuada por una mascota.

Se deberán estudiar distintas alternativas propuestas con la finalidad de diferenciar entre una alerta generada por el movimiento de la mascota que vive en un domicilio o generada por un intruso, y así poder evitar las falsas alarmas.

En el trabajo se implementarán distintos mecanismos y se procederá a su comparación, con el fin de determinar el grado de acierto de cada uno de ellos en la detección y correcta clasificación del elemento que dispara la alerta.

En la actualidad existen varias librerías de código abierto especializadas para implementar funciones de visión artificial como son: VLX, RAVL, OpenCV por nombrar algunas de ellas, se encuentran disponibles para las plataformas de Linux, Windows y Android. Estas librerías se pueden programar en Phyton, C++, C#, Java. Como principales tecnologías se propone que el trabajo haga uso de la librería de visión por computador OpenCV en un entorno de C#, y que, con el objetivo de poder repetir los experimentos en las mismas circunstancias para los distintos algoritmos a evaluar, la fuente de datos del sistema sean diversos vídeos con animales y personas, simulando el entorno que se pretende vigilar.

The field of computer assisted vision or artificial vision is constantly expanding for some years, which is why it is of great interest for different disciplines to study and develop research with the aim of achieving better results in the performance of applications developed with these methods. Increasingly, video surveillance systems are based on computer vision techniques, which allow an automatic analysis of the contents captured by the cameras, so that if an intrusion occurs, the system can inform users without the need for intervention of an alarm center, with the consequent monetary saving and increase of the privacy of the users. When the system is used in a closed environment, such as the interior of a home or an industrial building, any object that is introduced into the scene must generate an alert that the user will receive immediately, with visual information about the object itself has generated this alert; however, in certain scenarios, this mechanism is not valid, generally due to the existence of companion animals (pets) or surveillance dogs that are continuously present in the area to be monitored, and that generate false alarms when the system It detects its movement. The objective of this work is to carry out a study of some of the main techniques proposed for video surveillance by computer vision, and to study their condition when the indoor environment that is being monitored is inhabited continuously by a pet. Different proposed alternatives should be studied in order to differentiate between an alert generated by the movement of the pet that lives in an address or generated by an intruder, and thus be able to avoid false alarms. In this work, different mechanisms will be implemented and their comparison will be carried out, in order to determine the degree of success of each of them in the detection and correct classification of the element that triggers the alert. Currently there are several specialized open source libraries to implement artificial vision functions such as: VLX, RAVL, OpenCV to name a few, they are available for Linux, Windows and Android platforms. These libraries can be programmed in Phyton, C ++, C #, Java. As main technologies it is proposed that the work make use of the OpenCV computer vision library in a C # environment, and that, in order to be able to repeat the experiments under the same circumstances for the different algorithms to be evaluated, the data source of the system are diverse videos with animals and people, simulating the environment that is intended to monitor. KEYWORDS: Computer vision, video surveillance, pets, alarm systems, OpenCV, image processing.