Detecção de anomalias em vídeos com multidão utilizando colônia de bactérias artificiais
Ano de defesa: | 2017 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11855 |
Resumo: | Em um mundo cada vez mais populoso, em que grandes quantidades de pessoas se aglomeram em espaços públicos diariamente, a compreensão e previsão do comportamento humano em multidões são essenciais para manter a segurança dos indivíduos. Atualmente, com o aumento constante do número de câmeras de vigilância espalhadas por todo o mundo, a análise da atividade humana em larga escala tornou-se possível. No entanto, o volume de dados a ser analisado e classificado, além do custo computacional envolvido no processo, tornam o desenvolvimento de sistemas de detecção de eventos precisos em tempo real um grande desafio. Nesta dissertação, desenvolve-se um sistema de detecção de eventos em vídeos com multidão, que possibilita aplicações em tempo real. O sistema proposto neste trabalho avalia o tempo de processamento de 3 métodos distintos de extração de movimento entre frames e de um algoritmo de otimização inspirado em colônias de bactérias, que recobre com bactérias artificiais as regiões de interesse das camadas contendo movimento. Por último, utiliza-se redes neurais de Kohonen para classificar os padrões de comportamento das colônias que emergem durante a otimização. Com base no método proposto, foram avaliados dois consagrados datasets na análise de eventos em vídeos de curta duração, contendo multidões de média e alta densidade: UMN e PETS 2009. Avaliou-se também um vídeo de vigilância de longa duração com imagens do tráfego de veículos em uma avenida. Todas as simulações foram realizadas no MATLABr. O desempenho dos métodos de extração de movimento foi avaliado de acordo com o tempo de processamento por par de frames. O desempenho do algoritmo CBA é mensurado pelo tempo de processamento e pela quantidade de bactérias iniciais na camada de movimento, e a qualidade do classificador é comparada com o estado da arte de outros sistemas de detecção de eventos em vídeos, através da área sob a curva ROC, tendo apresentado resultados semelhantes, porém com baixo custo computacional e possibilidades de aplicação em tempo real. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia e eficiência do sistema proposto. |