O problema de contagem de pessoas em uma determinada região é de grande importância, e tem várias aplicações, tais como: planejamento dos serviços fornecidos por cinemas, shoppings centers, companhias de ônibus, assim como para o monitoramento do tráfego de pedestres em áreas urbanas. A necessidade de se conceber sistemas confiáveis capazes de contabilizar, em tempo real, o número de pessoas circulando em uma determinada região tem sido evidenciado por essas aplicações. Este trabalho apresenta um sistema de baixo custo para a estimação do fluxo multidirecional de pedestres, em ambientes abertos e não restritos, baseado na seqüência de imagens digitais, capturadas por uma única câmera vídeo tipo WEBCAM. A câmera é colocada na vertical do espaço a ser monitorado e conectada a um PC através da porta USB. A metodologia tem como base o trabalho desenvolvido por Pádua (2002) e utiliza o algoritmo proposto em Lucas e Kanade (1981) que computa o fluxo óptico das imagens capturadas pela câmera. Uma análise espaço-temporal desse fluxo é realizada para determinar o fluxo multidirecional dos pedestres. / The problem in counting people in restricted area is of great importance in planning the services offered by cinemas, malls and bus companies and also for controlling pedestrians traffic in urban areas. These applications have evinced the need for developing reliable real time systems capable of counting pedestrians in regions of interest. This work presents a low cost system for estimating the multidirectional flow of pedestrians in open areas and non-restricted areas. This system has only one WEBCAM placed in a vertical position in the area to be monitored. This camera is connected to the PC computer system through the USB port. The methodology is based in the work developed by Pádua (2002) and in the algorithm proposed by Lucas e Kanade (1981) that computerizes the optical flow of the images acquired by the stationary camera. The multidirectional flow is estimated by the temporal-space analysis of this optical flow

O problema de contagem de pessoas em uma determinada região é de grande importância, e tem várias aplicações, tais como: planejamento dos serviços fornecidos por cinemas, shoppings centers, companhias de ônibus, assim como para o monitoramento do tráfego de pedestres em áreas urbanas. A necessidade de se conceber sistemas confiáveis capazes de contabilizar, em tempo real, o número de pessoas circulando em uma determinada região tem sido evidenciado por essas aplicações. Este trabalho apresenta um sistema de baixo custo para a estimação do fluxo multidirecional de pedestres, em ambientes abertos e não restritos, baseado na seqüência de imagens digitais, capturadas por uma única câmera vídeo tipo WEBCAM. A câmera é colocada na vertical do espaço a ser monitorado e conectada a um PC através da porta USB. A metodologia tem como base o trabalho desenvolvido por Pádua (2002) e utiliza o algoritmo proposto em Lucas e Kanade (1981) que computa o fluxo óptico das imagens capturadas pela câmera. Uma análise espaço-temporal desse fluxo é realizada para determinar o fluxo multidirecional dos pedestres. / The problem in counting people in restricted area is of great importance in planning the services offered by cinemas, malls and bus companies and also for controlling pedestrians traffic in urban areas. These applications have evinced the need for developing reliable real time systems capable of counting pedestrians in regions of interest. This work presents a low cost system for estimating the multidirectional flow of pedestrians in open areas and non-restricted areas. This system has only one WEBCAM placed in a vertical position in the area to be monitored. This camera is connected to the PC computer system through the USB port. The methodology is based in the work developed by Pádua (2002) and in the algorithm proposed by Lucas e Kanade (1981) that computerizes the optical flow of the images acquired by the stationary camera. The multidirectional flow is estimated by the temporal-space analysis of this optical flow

L’étude et la compréhension du comportement humain est devenue l’une des problématiques majeures dans différents secteurs d’activités. Ce besoin de comprendre les habitudes des individus a conduit plusieurs entreprises vers l’utilisation de vidéos pour l’analyse et l’interprétation des comportements. Ces raisons ont conduit à l’émergence de travaux de recherches qui ont pour objectif l’automatisation de ces procédures. De ce fait, l’étude du comportement humain est devenue l’un des principaux sujets de recherche dans le domaine de la vision par ordinateur, et de nombreuses solutions d’analyse du comportements basées sur l’utilisation de l’intelligence artificielle ont émergé.Dans ce travail, notre objectif est le développement d’un système qui va permettre de suivre simultanément plusieurs individus dans un réseau multi-caméras dans le contexte de l’analyse comportementale. Pour cela, nous avons proposé un système de suivi qui est composé de trois modules principaux et d’un module de gestion. Le premier est un module de comptage pour mesurer les entrées. Le deuxième module, basé sur l’utilisation de filtres à particules, est un système de suivi mono-caméra destiné à suivre les individus indépendamment dans chacune des caméras. Le troisième module, basé sur la sélection des régions saillantes de chaque individu, sert à la ré-identification et permet d’associer les individus détectés dans les différentes caméras. Enfin, le module de gestion est conçu pour créer des trajectoires sémantiques à partir des trajectoires brutes obtenues précédemment. / The study and the understanding of human behavior has become one of the major concerns for various reasons in different sectors of activity. This need to understand the habits of people led several big firms towards the use of videos surveillance for analyzing and interpreting behaviors. These reasons led to the emergence of research aimed at automating these procedures. As a result, the study of human behavior has become the main subject of several researches in the field of computer vision. Thus, a variety of behavior analysis solutions based on artificial intelligence emerged.In this work, our objective is the proposal of a solution that enable the simultaneous track of several individuals in a multi-camera network in order to reconstruct their trajectories in the context of behavioral analysis. For this, we have proposed a system that is made of three main modules and a management module. The first module is a counting module to measure entries. The second module is a mono-camera tracking system that is based on the use of particle filtering to track individuals independently in each camera. The third module is a re-identification module which is based on the selection of salient regions for each individual. It enables the association of the individuals that are detected in the different cameras. The last module which is the management module is based on the use of ontologies for interpreting trajectories. This module is designed to create semantic trajectories from raw trajectories obtained previously.