Grupo de Tratamiento de Imágenes Universidad Autónoma de Madrid
ATI@SHIVAAlgoritmos de Tratamiento de Imágenes para Sistema Homogéneo e Inteligente de Vídeo-
vigilancia Avanzada
Grupo de Tratamiento de Imágenes
*Proyecto financiado por la Cátedra UAM-Infoglobal para "Nuevas tecnologías de video aplicadas a sistema de seguridad"
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GTI-UAM (17-04-07)
Sistemas de CCTV tradicionales
Cámaras diseñadas para capturar imágenes. Cámaras no diseñadas para identificar amenazas. La detección de amenazas depende de un guardia de
seguridad para;Ver un incidente Identificar un objeto abandonado…
Sistemas reactivos.
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Necesidad de nuevos sistemas
Sistemas diseñados para capturar imágenes e identificar amenazas.
Sistemas diseñados para alertar de estas amenazas de una manera automatica
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Proyecto de Investigación, Desarrollo e InnovaciónAlgoritmos de procesado de Imagen que permitirán llevar a cabo
servicios de valor añadido sobre el producto básico de video-vigilancia.
La investigación e implementación llevada a cabo por el Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI) de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid
PROYECTO ATI-SHIVA
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OBJETIVOS
Procesamiento distribuido de la señal de video Mayor rendimiento Escalabilidad Realimentacion entre los distintos procesos de análisis
de imagen Proporcionar soporte a las aplicaciones de análisis de
imágenes Realizar una extracción de contenido semántica de la
señal de video
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Arquitectura del sistema
Procesado Imagen
ETHERNET
FRAMESERVER
DATASERVER CONTEXTSERVER
Almacenamiento información
Captura y distribución
ARQUITECTURA I
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ARQUITECTURA II
Comunicacion con distintos servicioso Arquitectura cliente-servidor IP
– Red Gigabit-Ethernet del GTI-UAM
o El algoritmo sigue los siguientes pasos:– Se inicializa dentro de un determinado contexto (ContextServer)
– Procesa los frames extraidos de las camaras (FrameServer)
– Almacena datos y resultados generados en el DataServer
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Procesamiento centralizado
Procesamiento distribuído ATI-SHIVA
Captura de imagen
Detección movimiento
Procesamientoadicional
Análisis adicional
AlarmaAcciónalarma
Envío por red
Captura de imagen
Envíopor red
Análisismetadatos
AlarmaAcción alarma
Cámara IP Aplicación
Comparación con los sistemas actuales.
Aplicación 2
Análisismetadatos
AlarmaAcción alarma
Detección movimiento
MetadatosEnvíopor red
…
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Procesamiento distribuído.
Aplicación;Filtrado de metadatos
Definición de reglas
Análisis de metadatos enfunción de reglas
Alarma
<Object Info>
Aplicacion principal; Detección Mvto.Detección de objetos
Generación de info de objetos
Object IDObject position
Pre procesamiento Post procesamiento
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ELEMENTOS DEL SISTEMA
FRAMESERVERObtiene frames de las cámaras de la EPS y las distribuye por
red IP a los algoritmos (arquitectura cliente-servidor)Consta de tres módulos
o Capturadora de datos
o Buffer
o Servidor IP
Captura de frames
Buffer de frames Servidor de frames
S
Figura 2 – Estructura del FrameServer
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FRAMESERVER
Capturadora de framesObtiene frames y los inserta en un buffer a una tasa constanteActualmente se obtienen datos de:
o Cámara USB
o Cámara FireWire1394
o Archivo de video (sin comprimir) en disco
Parametros de la capturao Frecuencia de la captura (fps)
o Formato de la captura (24bpp, 8bpp,...)
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FRAMESERVER
Buffer de framesEstructura que almacena los frames capturadosDos tipos:
o Sin control de usuarios acceso aleatorio
o Con control de usuarios permite un trabajo “colaborativo” entre los algoritmos
Servidor IP de framesArquitectura cliente-servidorMultihilo
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DATASERVER
Almacena datos adicionales generados por el proceso de los distintos algoritmos
o Datos Utiles en un sistema donde las distintas tareas “colaboran”
Consta de:o Base de Datos multimedia
o Servidor IP para distribuir los datos a los algoritmos
Actualmente en desarrollo…
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CONTEXT SERVER
Este modulo se encarga de dar un contexto de aplicacion a cada algoritmo
Actualmente en desarrollo…
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Detección y seguimiento de objetos
LINEAS DE TRABAJO
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Reconocimiento facial Basado en extracción de puntos característicos
LINEAS DE TRABAJO
Puntos característicos
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LINEAS DE TRABAJO
Clasificación de objetos Detección de personas
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Detección de objetos abandonados El sistema es capaz de combinar distintos tipos de
información
LINEAS DE TRABAJO
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LINEAS DE TRABAJO
Detección de objetos robados Detección automática de un objeto removido del fondo de la
escena
robo
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LINEAS DE TRABAJO
Generación y transmisión de descripciones de vídeo a diversos niveles de detalle Transmision de secuencias de video basandose en un
analisis previo de objetoso Separacion fondo/primer plano escena
o Generacion de descripciones del contenido observado
Permite reducir notablemente el ancho de banda utilizado Reduccion de calidad media en la secuencia reconstruida