Sistemas de teledetección inteligentes

• Autores: Rafael M. Luque Baena
• Directores de la Tesis: José Muñoz Pérez (dir. tes.) , Ezequiel López Rubio (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2012
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: César Hervás Martínez (presid.) , José Manuel Jerez Aragonés (secret.) , David Elizondo (voc.) , Leonardo Franco (voc.) , Armando Blanco Morón (voc.)
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • El principal objetivo de esta Tesis Doctoral consiste en proponer, desarrollar y evaluar nuevos algoritmos en alguna de las fases de los sistemas de teledetección inteligentes, que incorporen alguna mejora o variación significativa sobre las técnicas existentes en la bibliografía.

    El trabajo estará centrado en mayor medida en la etapa de detección de objetos en movimiento, debido a que es la fase más crítica dentro del sistema porque el resto de módulos dependen de ella.

    De entre los objetivos específicos que pretendemos alcanzar podemos citar los siguientes: - Estudiar, implementar y aplicar las técnicas más utilizadas en la actualidad en cada una de las fases de los sistemas de videovigilancia.

    - Desarrollar nuevas técnicas para la detección de objetos en movimiento utilizando métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje. En particular, aplicaremos redes neuronales competitivas y autoorganizadas con aprendizaje no supervisado, debido a su capacidad de descubrir por sí mismas la estructura intrínseca de los datos de entrada, incluso cuando éstos se encuentren en un espacio de alta dimensionalidad.

    - Mejorar la salida de los métodos de segmentación utilizando técnicas de posprocesado, y plantear su idoneidad en función del tipo de escena.

    - Incorporar mecanismos de retroalimentación entre los métodos de detección de objetos y posprocesado, utilizando la salida filtrada y mejorada de éste último. Con ello, la actualización del modelo de detección de primer plano conseguirá aprender y corregir los pequeños errores detectados.

    - Cuantificar la importancia de las características de entrada en los sistemas de seguimiento en función de la escena analizada.

    - Desarrollar algoritmos para el seguimiento de objetos, tanto si se consideran objetos rígidos como objetos deformables.

    - Detectar eventos o comportamientos específicos que puedan regirse a un patrón de movimiento previamente establecido.

    - Proponer una nueva metodología que detecte comportamientos anómalos en escenas con mucho movimiento mediante aprendizaje no supervisado.

    Todos los métodos desarrollados dentro de esta Tesis Doctoral deben cumplir una serie de requisitos mínimos, para que su integración dentro de un sistema de videovigilancia sea válida y viable: - Funcionamiento en tiempo real, que implique tiempos de procesado mínimos para alcanzar valores cercanos a 25 fotogramas por segundo.

    - Robustez y fiabilidad en la salida de los algoritmos.

    - Disponibilidad para una ejecución continuada, pues la entrada de los algoritmos consistirá en secuencias de fotogramas sin una duración definida, principalmente en el caso de la captura utilizando cámaras IP.

    - Optimización y modularidad, pues su implementación podría realizarse en dispositivos con pocos recursos hardware: tablets, dispositivos integrados en cámaras, teléfonos inteligentes, etc.