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http://hdl.handle.net/10071/17743
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Title: Real time multiple camera person detection and tracking
Authors: Baikova, Dária
Orientador: Ferreira, João Carlos Amaro
Silva, João Pedro Afonso Oliveira da
Keywords: Object detection
Object tracking
Deep learning
Computer vision
Engenharia eletrónica
Visão computacional
Estratégia orientada por objectos
Vigilância electrónica
Aprendizagem
Issue Date: 30-Nov-2018
Citation: Baikova, D. (2018). Real time multiple camera person detection and tracking [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório do Iscte. http://hdl.handle.net/10071/17743
Abstract: As the amount of video data grows larger every day, the efforts to create intelligent systems able to perceive, understand and extrapolate useful information from this data grow larger, namely object detection and tracking systems have been a widely researched area in the past few years. In the present work we develop a real time, multiple camera, multiple person detection and tracking system prototype, using static, overlapped, sh-eye top view cameras. The goal is to create a system able to intelligently and automatically extrapolate object trajectories from surveillance footage. To solve these problems we employ different types of techniques, namely a combination of the representational power of deep neural networks, which have been yielding outstanding results in computer vision problems over the last few years, and more classical, already established object tracking algorithms in order to represent and track the target objects. In particular, we split the problem in two sub-problems: single camera multiple object tracking and multiple camera multiple object tracking, which we tackle in a modular manner. Our long-term motivation is to deploy this system in a commercial application, such as commercial areas or airports, so that we can build upon intelligent visual surveillance systems.
À medida que a quantidade de dados de vídeo cresce, os esforços para criar sistemas inteligentes capazes de observar, entender e extrapolar informação útil destes dados intensifcam-se. Nomeadamente, sistemas de detecção e tracking de objectos têm sido uma àrea amplamente investigada nos últimos anos. No presente trabalho, desenvolvemos um protótipo de tracking multi-câmara, multi-objecto que corre em tempo real, e que usa várias câmaras fish-eye estáticas de topo, com sobreposição entre elas. O objetivo é criar um sistema capaz de extrapolar de modo inteligente e automático as trajetórias de pessoas a partir de imagens de vigilância. Para resolver estes problemas, utilizamos diferentes tipos de técnicas, nomeadamente, uma combinação do poder representacional das redes neurais, que têm produzido excelentes resultados em problemas de visão computacional nos últimos anos, e algoritmos de tracking mais clássicos e já estabelecidos, para representar e seguir o percurso dos objectos de interesse. Em particular, dividimos o problema maior em dois sub-problemas: tracking de objetos de uma única câmera e tracking de objetos de múltiplas câmeras, que abordamos de modo modular. A nossa motivação a longo prazo é implmentar este tipo de sistema em aplicações comerciais, como áreas comerciais ou aeroportos, para que possamos dar mais um passo em direcção a sistemas de vigilância visual inteligentes.
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/17743
Thesis identifier: 202127419
Designation: Mestrado em Engenharia Informática
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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