Um sistema que realiza a detecção de movimento procura, numa seqüência de imagens, sinais que confirmem a existência de movimentação no ambiente monitorado. Uma vez realizada a detecção do movimento, pode-se realizar o rastreamento (tracking) do objeto na cena em questão. A detecção e o rastreamento de objetos, em tempo real, são técnicas que estão despertando grande interesse por parte de pesquisadores e empresas pois, estas técnicas, podem ser utilizadas em diversas áreas que se estendem desde a engenharia e computação até áreas como a geologia e medicina. Sendo assim, seguindo-se a idéia básica de detecção e rastreamento, encontram-se diversas aplicações para estas técnicas como: sistemas de vigilância, análise de movimentos humanos, sistemas de detecção e rastreamento de pedestres ou veículos, dentre outras. Neste trabalho é mostrado um sistema que foi desenvolvido para armazenamento de imagens em tons de cinza de uma seqüência de vídeo e um posterior processamento dessas imagens para detecção de características que indiquem movimento. O processamento se resume em integrar o sinal de vídeo, que está armazenado nas memórias, nas direções horizontal e vertical gerando os histogramas de intensidade horizontal e vertical. Comparando os histogramas de quadros diferentes da seqüência de vídeo será possível detectar a presença de movimento e a região da imagem onde este ocorreu. Devido à necessidade de um processamento rápido das imagens e no interesse de produzir um sistema dedicado com hardware reduzido, utilizou-se de dispositivos de lógica programável complexa (CPLDs). / A system that performs movement detection in a sequence of images looks for signs that confirm the occurrence of the movement in the controlled environment. Once the movement of the object is detected it is possible to perform the tracking of the object. Real time object detection and tracking techniques are of great interests to researchers and industries because these techniques can be used in several areas going from engineering and computing to geology and medicine. There is a wide field of applications of detection and tracking techniques, such as: surveillance systems, human movement analysis, pedestrians or vehicle detection. This work presents an implementation able to store a gray level image from a video sequence and from these images detect in real time a object movement in the scene. The detection will be performed integrating an image from the video sequence in the horizontal and vertical directions in order to obtain the intensities histograms in these directions. Comparing the histograms with those of a different frame of the video sequence it will be possible to detect the presence of movement and locate where in the image the movement occurs. Due to real time digital image processing requirements and in order to produce a reduce dedicated hardware, complex programmable logic devices (CPLDs) were used.

Algoritmos de detecção de movimento em seqüências de imagens devem satisfazer os requisitos de precisão, robustez e velocidade de processamento. A forma de combinar estes três itens depende do desenvolvimento do algoritmo e da aplicação a que se destina, sem que os itens de robustez e precisão sejam comprometidos. Neste trabalho investigamos técnicas para detecção do movimento que satisfazem tais requisitos. A técnica escolhida para detecção de movimento foi a do fluxo Ótico (FO) devido as suas características de precisão nos resultados. Como esta técnica exige elevado esforço computacional, propõe-se nesta tese uma metodologia que aplica as equações de fluxo ótico em reduzidas áreas da imagem processada. Estas áreas são selecionadas utilizando algumas técnicas de pré-processamento que identificam regiões da imagem com maior probabilidade de movimento presente. Posteriormente a esta identificação são aplicadas as equações de FO nas regiões de interesse. Para avaliação e validação do método proposto, comparam-se os diagramas de agulhas resultantes das áreas reduzidas aos diagramas resultantes de toda a imagem mediante critérios estatísticos e de tempo de processamento envolvido. Os algoritmos são testados utilizando imagens sintéticas e imagens reais. / Algorithms for motion detection in image sequences must satisfy the following requirements: accuracy, robustness and speed. The way that accuracy, robustness and speed are combined depends on the algorithm development and on the application. In this work, it has investigated motion detection techniques that satisfy the mentioned requirements. The Optical Flow technique was chosen for the motion detection due to its good performance in the results. As the Optical Flow requires intensive computational load, we propose in this thesis a methodology where Optical Flow Equations are applied in specific areas of the processed image. These areas were selected using pre-processing techniques that identify regions of image with larger motion probability. After the motion areas identification, Optical Flow Equations are applied to the regions of interest. To assess and validate the proposed method, the needle diagrams obtained in the reduced areas are compared with the ones obtained from the whole image according to statistical criteria and processing time. The proposed algorithms have been tested in synthetic and real images.

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor Aurélio Campilho

Algoritmos de detecção de movimento em seqüências de imagens devem satisfazer os requisitos de precisão, robustez e velocidade de processamento. A forma de combinar estes três itens depende do desenvolvimento do algoritmo e da aplicação a que se destina, sem que os itens de robustez e precisão sejam comprometidos. Neste trabalho investigamos técnicas para detecção do movimento que satisfazem tais requisitos. A técnica escolhida para detecção de movimento foi a do fluxo Ótico (FO) devido as suas características de precisão nos resultados. Como esta técnica exige elevado esforço computacional, propõe-se nesta tese uma metodologia que aplica as equações de fluxo ótico em reduzidas áreas da imagem processada. Estas áreas são selecionadas utilizando algumas técnicas de pré-processamento que identificam regiões da imagem com maior probabilidade de movimento presente. Posteriormente a esta identificação são aplicadas as equações de FO nas regiões de interesse. Para avaliação e validação do método proposto, comparam-se os diagramas de agulhas resultantes das áreas reduzidas aos diagramas resultantes de toda a imagem mediante critérios estatísticos e de tempo de processamento envolvido. Os algoritmos são testados utilizando imagens sintéticas e imagens reais. / Algorithms for motion detection in image sequences must satisfy the following requirements: accuracy, robustness and speed. The way that accuracy, robustness and speed are combined depends on the algorithm development and on the application. In this work, it has investigated motion detection techniques that satisfy the mentioned requirements. The Optical Flow technique was chosen for the motion detection due to its good performance in the results. As the Optical Flow requires intensive computational load, we propose in this thesis a methodology where Optical Flow Equations are applied in specific areas of the processed image. These areas were selected using pre-processing techniques that identify regions of image with larger motion probability. After the motion areas identification, Optical Flow Equations are applied to the regions of interest. To assess and validate the proposed method, the needle diagrams obtained in the reduced areas are compared with the ones obtained from the whole image according to statistical criteria and processing time. The proposed algorithms have been tested in synthetic and real images.

Um sistema que realiza a detecção de movimento procura, numa seqüência de imagens, sinais que confirmem a existência de movimentação no ambiente monitorado. Uma vez realizada a detecção do movimento, pode-se realizar o rastreamento (tracking) do objeto na cena em questão. A detecção e o rastreamento de objetos, em tempo real, são técnicas que estão despertando grande interesse por parte de pesquisadores e empresas pois, estas técnicas, podem ser utilizadas em diversas áreas que se estendem desde a engenharia e computação até áreas como a geologia e medicina. Sendo assim, seguindo-se a idéia básica de detecção e rastreamento, encontram-se diversas aplicações para estas técnicas como: sistemas de vigilância, análise de movimentos humanos, sistemas de detecção e rastreamento de pedestres ou veículos, dentre outras. Neste trabalho é mostrado um sistema que foi desenvolvido para armazenamento de imagens em tons de cinza de uma seqüência de vídeo e um posterior processamento dessas imagens para detecção de características que indiquem movimento. O processamento se resume em integrar o sinal de vídeo, que está armazenado nas memórias, nas direções horizontal e vertical gerando os histogramas de intensidade horizontal e vertical. Comparando os histogramas de quadros diferentes da seqüência de vídeo será possível detectar a presença de movimento e a região da imagem onde este ocorreu. Devido à necessidade de um processamento rápido das imagens e no interesse de produzir um sistema dedicado com hardware reduzido, utilizou-se de dispositivos de lógica programável complexa (CPLDs). / A system that performs movement detection in a sequence of images looks for signs that confirm the occurrence of the movement in the controlled environment. Once the movement of the object is detected it is possible to perform the tracking of the object. Real time object detection and tracking techniques are of great interests to researchers and industries because these techniques can be used in several areas going from engineering and computing to geology and medicine. There is a wide field of applications of detection and tracking techniques, such as: surveillance systems, human movement analysis, pedestrians or vehicle detection. This work presents an implementation able to store a gray level image from a video sequence and from these images detect in real time a object movement in the scene. The detection will be performed integrating an image from the video sequence in the horizontal and vertical directions in order to obtain the intensities histograms in these directions. Comparing the histograms with those of a different frame of the video sequence it will be possible to detect the presence of movement and locate where in the image the movement occurs. Due to real time digital image processing requirements and in order to produce a reduce dedicated hardware, complex programmable logic devices (CPLDs) were used.

Esta dissertação tem como objetivo estudar um método para estimar a velocidade de veículos ferroviários usando processamento de vídeo. O sistema proposto consiste na utilização de câmeras ao longo das vias férreas que permitam não só o monitoramento do tráfego ferroviário, mas cujo vídeo captado possa ser utilizado para a obtenção de estimativas para a velocidade instantânea dos trens que por ela trafegam. Tal sistema seria utilizado independentemente dos sistemas de controle já utilizados pela operadora do sistema ferroviário, permitindo que os controladores possam ter uma segunda análise no caso de falha da primeira, assim como um modelo que permita avaliar a velocidade instantânea do veículo ferroviário ao longo do percurso. Os algoritmos de rastreamento empregados para esse fim abordaram diferentes métodos. Confrontaram-se os resultados obtidos com os algoritmos propostos com os dados empíricos de forma a determinar aquele com melhor resposta dada as características do sistema. O algoritmo que apresentou os melhores resultados emprega um único bloco de referência para todos os quadros comparados. A métrica de similaridade responsável por determinar quais blocos são mais ou menos similares dentro do universo de busca estipulado é a soma de diferenças absolutas (SAD, Sum of Absolute Differences). O tempo de processamento requerido por cada um dos métodos de rastreamento estudados também foi considerado nas avaliações de resultados apresentadas. Uma comparação realizada entre as velocidades coletadas e aquelas informadas pelo sistema de controle mostraram que os resultados obtidos com o sistema atual, utilizando a sinalização apenas por circuito de via apresenta resultados pouco confiáveis com erros bastante significativos. Os resultados obtidos com o sistema proposto apresentaram erros menores quando comparados àqueles obtidos pelo sistema vigente, apresentando-se assim como uma solução viável e de baixo custo quando comparada às técnicas atualmente empregadas para a medida de velocidade de trens. / This dissertation aims to study a method of estimating the speed of railway vehicles using video processing. The proposed system uses cameras disposed alongside railways to monitor traffic as well as estimate train speeds. Such a system would allow the machinist to have a backup control system, regardless of the control systems already used by the operator of the rail system. In this dissertation, tracking algorithms with different methods are discussed. By comparing results obtained with the proposed algorithm and results from empirical data, it was possible to determine the one that best provided the desired results given the characteristics of the system. The algorithm which presented the best results was the one that employs a single block for all reference frames compared. The metric of similarity used for determining which blocks are most similar within the searched universe is the sum of absolute differences (SAD). The processing time required by each of the screening methods studied was also considered in assessing the results presented. A comparison between the rates collected and those informed by the control system showed that the results obtained with the current system, which only uses the signal track circuit, provides unreliable results with very significant errors. The results obtained with the proposed system had errors smaller than those obtained with the current system, suggesting the proposed system is viable and cost-effective compared to currently employed techniques.

Esta dissertação tem como objetivo estudar um método para estimar a velocidade de veículos ferroviários usando processamento de vídeo. O sistema proposto consiste na utilização de câmeras ao longo das vias férreas que permitam não só o monitoramento do tráfego ferroviário, mas cujo vídeo captado possa ser utilizado para a obtenção de estimativas para a velocidade instantânea dos trens que por ela trafegam. Tal sistema seria utilizado independentemente dos sistemas de controle já utilizados pela operadora do sistema ferroviário, permitindo que os controladores possam ter uma segunda análise no caso de falha da primeira, assim como um modelo que permita avaliar a velocidade instantânea do veículo ferroviário ao longo do percurso. Os algoritmos de rastreamento empregados para esse fim abordaram diferentes métodos. Confrontaram-se os resultados obtidos com os algoritmos propostos com os dados empíricos de forma a determinar aquele com melhor resposta dada as características do sistema. O algoritmo que apresentou os melhores resultados emprega um único bloco de referência para todos os quadros comparados. A métrica de similaridade responsável por determinar quais blocos são mais ou menos similares dentro do universo de busca estipulado é a soma de diferenças absolutas (SAD, Sum of Absolute Differences). O tempo de processamento requerido por cada um dos métodos de rastreamento estudados também foi considerado nas avaliações de resultados apresentadas. Uma comparação realizada entre as velocidades coletadas e aquelas informadas pelo sistema de controle mostraram que os resultados obtidos com o sistema atual, utilizando a sinalização apenas por circuito de via apresenta resultados pouco confiáveis com erros bastante significativos. Os resultados obtidos com o sistema proposto apresentaram erros menores quando comparados àqueles obtidos pelo sistema vigente, apresentando-se assim como uma solução viável e de baixo custo quando comparada às técnicas atualmente empregadas para a medida de velocidade de trens. / This dissertation aims to study a method of estimating the speed of railway vehicles using video processing. The proposed system uses cameras disposed alongside railways to monitor traffic as well as estimate train speeds. Such a system would allow the machinist to have a backup control system, regardless of the control systems already used by the operator of the rail system. In this dissertation, tracking algorithms with different methods are discussed. By comparing results obtained with the proposed algorithm and results from empirical data, it was possible to determine the one that best provided the desired results given the characteristics of the system. The algorithm which presented the best results was the one that employs a single block for all reference frames compared. The metric of similarity used for determining which blocks are most similar within the searched universe is the sum of absolute differences (SAD). The processing time required by each of the screening methods studied was also considered in assessing the results presented. A comparison between the rates collected and those informed by the control system showed that the results obtained with the current system, which only uses the signal track circuit, provides unreliable results with very significant errors. The results obtained with the proposed system had errors smaller than those obtained with the current system, suggesting the proposed system is viable and cost-effective compared to currently employed techniques.