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[en] PEOPLE COUNTING SYSTEM / [pt] SISTEMA DE CONTAGEM DE PESSOASPRISCILA MARQUES DIAS 11 October 2005 (has links)
[pt] Atualmente, a preocupação com segurança vem crescendo dia
após dia.
Vários trabalhos abordando o desenvolvimento de sistemas
de supervisão já
foram realizados. Esta dissertação propõe um método
automático capaz de
determinar o número de pessoas em uma área monitorada por
uma câmera de
vídeo, assim como detectar mudanças na imagem
potencialmente causadas por
atitudes ilícitas. Uma aplicação típica seria a segurança
de galpões durante a
noite, em finais de semana ou em qualquer momento onde o
acesso de pessoas
é permitido, mas o movimento de cargas não. Mais
precisamente, a intenção é
detectar se uma pessoa que está passando pelo ambiente
carrega consigo um
objeto pertencente ao local ou deixa um objeto no local,
quando apenas o
movimento de pessoas é admitido na área. Além disto, o
sistema determina o
número de pessoas na cena. O método consiste na aplicação
de quatro etapas
em seqüências de vídeo: a) separação de fundo / primeiro
plano, b) atualização
dinâmica da estimativa de fundo, c) localização / contagem
de pessoas, e d)
detecção de atitudes suspeitas. Os algoritmos de separação
de fundo / primeiro
plano e de estimativa de fundo toleram variações pequenas
de iluminação e
efeitos de sombra. Já a contagem / localização de pessoas
explora informações
de cor e coerência de movimento. Soluções para atender
estes aspectos são
encontradas na literatura, porém nenhuma delas atende
todos eles juntos. O
método foi avaliado por experimentos realizados através de
um protótipo e
apresentou resultados encorajadores. / [en] There is worldwide an increasing concern about security
issues. A great
deal of efforts have been undertaken in order to provide
surveillance systems.
This work proposes an automatic method to determine the
number of people
moving in an area monitored by a video camera, as well as
to detect image
changes, which are potentially due to illicit attitudes. A
typical application is the
security of warehouses during the night, on weekends or at
any time when
people access is allowed but no load movement is
admissible. Specifically it
focuses on detecting when a person passing by the
environment carries any
object belonging to the background away or leaves any
object in the background,
while only people movement is allowed in the area. Besides
it estimates the
number of people on scene. The method consists of
performing four main tasks
on video sequences: a) background and foreground
separation, b) background
estimative dynamic update, c) people location and
counting, and d) suspicious
attitudes detection. The proposed background and
foreground separation and
background estimative update algorithms deal with
illumination fluctuation and
shade effects. People location and counting explores
colour information and
motion coherence. Solutions meeting these requirements are
proposed in the
literature, but no one deals with all of them together.
The method has been
validated by experiments carried out on a prototype and
produced encouraging results.
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