Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância
Main Author: | |
---|---|
Publication Date: | 2007 |
Other Authors: | , |
Language: | por |
Source: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
Download full: | http://hdl.handle.net/1822/18440 |
Summary: | Este trabalho tem como propósito a detecção e previsão de comportamentos passíveis de originar uma quebra de segurança. Tais comportamentos são reconhecidos por meio da observação de padrões de actividade humana, extraídos de sequências de imagens digitalizadas adquiridas por intermédio de uma câmara de vídeo a cores, monocular e fixa. A aferição dos comportamentos é suportada pela informação resultante dos processos de detecção, classificação e seguimento de objectos em movimento, minimizando a utilização de informação de contexto na cena observada, e sem recurso a descrições de comportamentos previamente definidos. Para a detecção e previsão automática de comportamentos desenvolveu-se um novo classificador (Dynamic Oriented Graph) proposto no âmbito deste trabalho e que, utilizando os dados provenientes das funções de processamento e análise de imagem, permite modelar sequências temporais. O sistema, constituído pela junção das várias componentes desenvolvidas e implementado numa câmara de vídeo inteligente, foi testado com um conjunto de dados sintéticos. |
id |
RCAP_f7b3c29bef7795b8392a201ce3fb8d2d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/18440 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
repository_id_str |
https://opendoar.ac.uk/repository/7160 |
spelling |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilânciaDetecção de comportamentosVídeo-vigilânciaEste trabalho tem como propósito a detecção e previsão de comportamentos passíveis de originar uma quebra de segurança. Tais comportamentos são reconhecidos por meio da observação de padrões de actividade humana, extraídos de sequências de imagens digitalizadas adquiridas por intermédio de uma câmara de vídeo a cores, monocular e fixa. A aferição dos comportamentos é suportada pela informação resultante dos processos de detecção, classificação e seguimento de objectos em movimento, minimizando a utilização de informação de contexto na cena observada, e sem recurso a descrições de comportamentos previamente definidos. Para a detecção e previsão automática de comportamentos desenvolveu-se um novo classificador (Dynamic Oriented Graph) proposto no âmbito deste trabalho e que, utilizando os dados provenientes das funções de processamento e análise de imagem, permite modelar sequências temporais. O sistema, constituído pela junção das várias componentes desenvolvidas e implementado numa câmara de vídeo inteligente, foi testado com um conjunto de dados sintéticos.Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial (APPIA)Universidade do MinhoDuque, DuarteSantos, Henrique Dinis dosCortez, Paulo2007-122007-12-01T00:00:00Zconference paperinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/18440por978-989-95618-1-6info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-05-11T04:30:27Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/18440Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T14:50:11.525635Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
title |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
spellingShingle |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância Duque, Duarte Detecção de comportamentos Vídeo-vigilância |
title_short |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
title_full |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
title_fullStr |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
title_full_unstemmed |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
title_sort |
Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância |
author |
Duque, Duarte |
author_facet |
Duque, Duarte Santos, Henrique Dinis dos Cortez, Paulo |
author_role |
author |
author2 |
Santos, Henrique Dinis dos Cortez, Paulo |
author2_role |
author author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Universidade do Minho |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Duque, Duarte Santos, Henrique Dinis dos Cortez, Paulo |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Detecção de comportamentos Vídeo-vigilância |
topic |
Detecção de comportamentos Vídeo-vigilância |
description |
Este trabalho tem como propósito a detecção e previsão de comportamentos passíveis de originar uma quebra de segurança. Tais comportamentos são reconhecidos por meio da observação de padrões de actividade humana, extraídos de sequências de imagens digitalizadas adquiridas por intermédio de uma câmara de vídeo a cores, monocular e fixa. A aferição dos comportamentos é suportada pela informação resultante dos processos de detecção, classificação e seguimento de objectos em movimento, minimizando a utilização de informação de contexto na cena observada, e sem recurso a descrições de comportamentos previamente definidos. Para a detecção e previsão automática de comportamentos desenvolveu-se um novo classificador (Dynamic Oriented Graph) proposto no âmbito deste trabalho e que, utilizando os dados provenientes das funções de processamento e análise de imagem, permite modelar sequências temporais. O sistema, constituído pela junção das várias componentes desenvolvidas e implementado numa câmara de vídeo inteligente, foi testado com um conjunto de dados sintéticos. |
publishDate |
2007 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2007-12 2007-12-01T00:00:00Z |
dc.type.driver.fl_str_mv |
conference paper |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1822/18440 |
url |
http://hdl.handle.net/1822/18440 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
978-989-95618-1-6 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial (APPIA) |
publisher.none.fl_str_mv |
Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial (APPIA) |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia instacron:RCAAP |
instname_str |
FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
collection |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
repository.mail.fl_str_mv |
info@rcaap.pt |
_version_ |
1833594921535143936 |