La gestión automatizada del tránsito es un campo de investigación que integra una variedad de tecnologías y se orienta principalmente a mejorar el flujo vehicular, haciendo uso de cámaras y otros sensores para recabar información sobre el estado del tráfico. En este contexto, las técnicas de procesamiento de imágenes digitales permiten realizar diversos análisis del entorno urbano, tales como detección, conteo y seguimiento de peatones y vehículos. Entre las capacidades que requieren los sistemas que realizan dicha gestión, la estimación del número de vehículos en circulación es una de las principales. Para obtener una estimación adecuada del número de elementos móviles en un vídeo, primero debe realizarse una adecuada segmentación de dichos elementos. Existe una gran variedad de métodos que realizan dicha segmentación, sin embargo PCP (Principal Component Pursuit) es considerado el estado del arte para el modelado de fondo de vídeos digitales en donde el sensor (cámara) es estático. El objetivo de la presente tesis es el diseño de un algoritmo que estime el número de vehículos presentes en un vídeo digital de tránsito, que tenga como etapa de pre-procesamiento la segmentación de movimiento mediante PCP (utilizando una librería independiente) y funcione de manera semiautomática. Se busca también proponer una estrategia adecuada para dividir las etapas del algoritmo, de modo que ´este pueda ser descrito como un conjunto flexible de bloques, implementable en cualquier plataforma o entorno. El método propuesto se divide en dos bloques principales: entrenamiento (supervisado) y conteo (automático). Ambos bloques realizan la extracción del movimiento mediante PCP. El primer bloque genera los parámetros necesarios para el conteo mediante un análisis de las dimensiones de los objetos móviles. El segundo realiza el conteo mediante el uso de los parámetros proporcionados por la etapa de entrenamiento. Para evaluar el rendimiento del algoritmo, este ser´a implementado en el entorno de programación Matlab, y se generar´a una base de datos propia. Dicho rendimiento será evaluado en dos dimensiones: el número instantáneo de vehículos en escena y el número de vehículos que atraviesan una “puerta virtual” en un tiempo determinado. En el primer capítulo de la tesis se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se revisan los métodos y algoritmos más populares para segmentar el movimiento, haciendo especial énfasis en PCP. Las consideraciones de diseño y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos en el capítulo cuatro, seguido de las conclusiones y recomendaciones al respecto. / Tesis

La gestión automatizada del tránsito es un campo de investigación que integra una variedad de tecnologías y se orienta principalmente a mejorar el flujo vehicular, haciendo uso de cámaras y otros sensores para recabar información sobre el estado del tráfico. En este contexto, las técnicas de procesamiento de imágenes digitales permiten realizar diversos análisis del entorno urbano, tales como detección, conteo y seguimiento de peatones y vehículos. Entre las capacidades que requieren los sistemas que realizan dicha gestión, la estimación del número de vehículos en circulación es una de las principales. Para obtener una estimación adecuada del número de elementos móviles en un vídeo, primero debe realizarse una adecuada segmentación de dichos elementos. Existe una gran variedad de métodos que realizan dicha segmentación, sin embargo PCP (Principal Component Pursuit) es considerado el estado del arte para el modelado de fondo de vídeos digitales en donde el sensor (cámara) es estático. El objetivo de la presente tesis es el diseño de un algoritmo que estime el número de vehículos presentes en un vídeo digital de tránsito, que tenga como etapa de pre-procesamiento la segmentación de movimiento mediante PCP (utilizando una librería independiente) y funcione de manera semiautomática. Se busca también proponer una estrategia adecuada para dividir las etapas del algoritmo, de modo que ´este pueda ser descrito como un conjunto flexible de bloques, implementable en cualquier plataforma o entorno. El método propuesto se divide en dos bloques principales: entrenamiento (supervisado) y conteo (automático). Ambos bloques realizan la extracción del movimiento mediante PCP. El primer bloque genera los parámetros necesarios para el conteo mediante un análisis de las dimensiones de los objetos móviles. El segundo realiza el conteo mediante el uso de los parámetros proporcionados por la etapa de entrenamiento. Para evaluar el rendimiento del algoritmo, este ser´a implementado en el entorno de programación Matlab, y se generar´a una base de datos propia. Dicho rendimiento será evaluado en dos dimensiones: el número instantáneo de vehículos en escena y el número de vehículos que atraviesan una “puerta virtual” en un tiempo determinado. En el primer capítulo de la tesis se define puntualmente el problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se revisan los métodos y algoritmos más populares para segmentar el movimiento, haciendo especial énfasis en PCP. Las consideraciones de diseño y los detalles del algoritmo se especifican en el capítulo tres. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos en el capítulo cuatro, seguido de las conclusiones y recomendaciones al respecto.