ATI@SHIVA

Grupo de Tratamiento de Imágenes Universidad Autónoma de Madrid

ATI@SHIVAAlgoritmos de Tratamiento de Imágenes para Sistema Homogéneo e Inteligente de Vídeo-

vigilancia Avanzada

Grupo de Tratamiento de Imágenes

*Proyecto financiado por la Cátedra UAM-Infoglobal para "Nuevas tecnologías de video aplicadas a sistema de seguridad"

http://www-gti.ii.uam.es/%7Ejms/CatedraUAM-Infoglobal/



http://www.ii.uam.es/

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GTI-UAM (17-04-07)

Sistemas de CCTV tradicionales

Cámaras diseñadas para capturar imágenes. Cámaras no diseñadas para identificar amenazas. La detección de amenazas depende de un guardia de

seguridad para;Ver un incidente Identificar un objeto abandonado…

Sistemas reactivos.

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Necesidad de nuevos sistemas

Sistemas diseñados para capturar imágenes e identificar amenazas.

Sistemas diseñados para alertar de estas amenazas de una manera automatica

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Proyecto de Investigación, Desarrollo e InnovaciónAlgoritmos de procesado de Imagen que permitirán llevar a cabo

servicios de valor añadido sobre el producto básico de video-vigilancia.

La investigación e implementación llevada a cabo por el Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI) de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid

PROYECTO ATI-SHIVA

http://www-gti.ii.uam.es/

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OBJETIVOS

Procesamiento distribuido de la señal de video Mayor rendimiento Escalabilidad Realimentacion entre los distintos procesos de análisis

de imagen Proporcionar soporte a las aplicaciones de análisis de

imágenes Realizar una extracción de contenido semántica de la

señal de video

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Arquitectura del sistema

Procesado Imagen

ETHERNET

FRAMESERVER

DATASERVER CONTEXTSERVER

Almacenamiento información

Captura y distribución

ARQUITECTURA I

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ARQUITECTURA II

Comunicacion con distintos servicioso Arquitectura cliente-servidor IP

– Red Gigabit-Ethernet del GTI-UAMo El algoritmo sigue los siguientes pasos:

– Se inicializa dentro de un determinado contexto (ContextServer)– Procesa los frames extraidos de las camaras (FrameServer)– Almacena datos y resultados generados en el DataServer

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Procesamiento centralizado

Procesamiento distribuído ATI-SHIVA

Captura de imagen

Detección movimiento

Procesamientoadicional

Análisis adicional Alarma Acción

alarmaEnvío por red

Captura de imagen

Envíopor red

Análisismetadatos Alarma Acción

alarma

Cámara IP Aplicación

Comparación con los sistemas actuales.

Aplicación 2

Análisismetadatos Alarma Acción

alarma

Detección movimiento Metadatos Envío

por red

…

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Procesamiento distribuído.

Aplicación;Filtrado de metadatos

Definición de reglas

Análisis de metadatos enfunción de reglas

Alarma

<Object Info>

Aplicacion principal; Detección Mvto.Detección de objetos

Generación de info de objetos

Object IDObject position

Pre procesamiento Post procesamiento

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ELEMENTOS DEL SISTEMA

FRAMESERVERObtiene frames de las cámaras de la EPS y las distribuye por

red IP a los algoritmos (arquitectura cliente-servidor)Consta de tres módulos

o Capturadora de datoso Buffer o Servidor IP

Captura de frames

Buffer de frames Servidor de frames

S

Figura 2 – Estructura del FrameServer

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FRAMESERVER

Capturadora de framesObtiene frames y los inserta en un buffer a una tasa constanteActualmente se obtienen datos de:

o Cámara USBo Cámara FireWire1394o Archivo de video (sin comprimir) en disco

Parametros de la capturao Frecuencia de la captura (fps)o Formato de la captura (24bpp, 8bpp,...)

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FRAMESERVER

Buffer de framesEstructura que almacena los frames capturadosDos tipos:

o Sin control de usuarios acceso aleatorio o Con control de usuarios permite un trabajo “colaborativo” entre

los algoritmos

Servidor IP de framesArquitectura cliente-servidorMultihilo

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DATASERVER

Almacena datos adicionales generados por el proceso de los distintos algoritmos

o Datos Utiles en un sistema donde las distintas tareas “colaboran”Consta de:

o Base de Datos multimediao Servidor IP para distribuir los datos a los algoritmos

Actualmente en desarrollo…

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CONTEXT SERVER

Este modulo se encarga de dar un contexto de aplicacion a cada algoritmo

Actualmente en desarrollo…

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Detección y seguimiento de objetos

LINEAS DE TRABAJO

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Reconocimiento facial Basado en extracción de puntos característicos

LINEAS DE TRABAJO

Puntos característicos

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LINEAS DE TRABAJO

Clasificación de objetos Detección de personas

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Detección de objetos abandonados El sistema es capaz de combinar distintos tipos de

información

LINEAS DE TRABAJO

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LINEAS DE TRABAJO

Detección de objetos robados Detección automática de un objeto removido del fondo de la

escena

robo

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LINEAS DE TRABAJO

Generación y transmisión de descripciones de vídeo a diversos niveles de detalle Transmision de secuencias de video basandose en un

analisis previo de objetoso Separacion fondo/primer plano escenao Generacion de descripciones del contenido observado

Permite reducir notablemente el ancho de banda utilizado Reduccion de calidad media en la secuencia reconstruida

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