contagem de pessoas por vídeo usando câmeras em posição zenital
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Contagem de Pessoas por Vídeo Usando Câmeras em Posição Zenital. Aluno: Victor Hugo Cunha de Melo Orientador: David Menotti. Introdução. Contagem de Pessoas. Contagem de pessoas é útil para diversas aplicações comerciais. Aplicações. Segurança Padrões de tráfego por horário - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Contagem de Pessoas por Vídeo Usando Câmeras em
Posição ZenitalAluno: Victor Hugo Cunha de Melo
Orientador: David Menotti
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Introdução
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Contagem de pessoas é útil para diversas aplicações comerciais
Contagem de Pessoas
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Segurança
Padrões de tráfego por horário
Otimizar agendamento de trabalhos
Monitorar efetividade de eventos
Aplicações
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Métodos de Contagem
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Métodos de Contagem
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Métodos de Contagem
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Processamento de imagens, reconhecimento de padrões e computação visual
1. Segmentação2. Rastreamento3. Contagem
Câmera
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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
Justificativa
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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
Objetivos
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Atividades Desenvolvidas
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Posicionamento Zenital
Sem oclusões
Não invade a privacidade
Tamanho constante dos objetos
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“K-means based segmentation for real-time zenithal people counting”
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Arquitetura do Sistema
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O fundo do vídeo é obtido por meio do seguinte filtro:
F = (1-α) . Ft + α . It
Subtração do Fundo
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Frames com pessoas◦ fatores multiplicativos determinados por meio da
estimativa máxima de verossimilhança (MLE)
Detecção de pessoas
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Se δβ está no intervalo T, detectamos uma pessoa.
Detecção de pessoas
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Segmentação via k-means
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Segmentação via k-means
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Segmentação via k-means
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Segmentação via k-means
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Não sabemos o valor de k
k = número de pessoas
Estimativa
Segmentação via k-means
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Inicialização dos centróides ◦ Melhorias na convergência do algoritmo
Inicialização com os valores dos centróides encontrados na iteração anterior.
Segmentação via k-means
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Segmentação k-means
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O rastreamento consiste em descobrir se a mesma pessoa está em vários frames para então contá-las.
Rastreamento de Pessoas
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Essa marcação é feita em uma matriz binária, onde as linhas representam os clusters e as colunas representam os frames.
Rastreamento de Pessoas
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Quando ocorre uma mudança de 1 para 0 nesta matriz M, uma pessoa foi detectada e o contador é incrementado.
Validação – Contagem das pessoas
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Vídeos fornecidos pelos autores dos artigos Gravações realizadas no DECOM Vídeos encontrados no YouTube
Base de Dados
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Resultados
Real Escritório
Método Escritório
Real Terminal
Método Terminal
Pessoas 6 7 6 5TP 6 7 6 5
FP + FN 0+0 1+0 0+0 0+1Precisão 1.00 0.87 1.00 1.00Recall 1.00 1.00 1.00 0.83F-score 1.00 0.93 1.00 0.90
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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
Conclusão
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Concluir a implementação do segundo método de contagem
Propor aprimoramentos
Utilizar a base de vídeos para avaliar os métodos
Rastreamento baseado em “Natural Computing”
Trabalhos Futuros
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Atividades Ago
Set Out
Nov
Dez
Implementação X X XTestes e Análises X X ΧRedação da Monografia X Χ ΧApresentação do Trabalho Χ
Cronograma
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???Perguntas