Dissertação
Video Based Live Tracking of Fishes in Tanks EVALUATED
A aplicação de seguimento em vídeos tem sido uma área de interesse no domínio da video vigilância como, por exemplo, no seguimento de veículos e peões. Nesta tese exploramos os tópicos de seguimento e classificação no contexto da observação de vida animal marítima. Entre outras aplicações isto poderá a vir ajudar os biólogos ao automatizar o processo de recolha de dados. É feita uma revisão de trabalhos prévios neste contexto, discutindo as vantagens e desvantagens de cada abordagem tendo em conta as características do nosso problema. É proposto um sistema capaz de seguir e classificar peixes em tempo real. São usadas técnicas de subtração de fundo para detetar os peixes, seguidas de técnicas de associação de dados para acompanhar os movimentos destes ao longo do tempo. Para este efeito, propomos métodos capazes de lidar com algumas das desvantagens do seguimento por deteção, baseados num filtro de Kalman para prever as posições dos peixes e em filtros de partículas para a recuperação de peixes não detetados. As espécies dos peixes são identificadas através de algoritmos de classificação de imagens baseados em características apropriadas a cada ambiente. O desenvolvimento e testes do nosso sistema foram feitos com recurso a um conjunto de dados construido por nós em colaboração com o Oceanário de Lisboa. É medido e discutido o impacto dos métodos implementados para colmatar alguns dos defeitos do seguimento por deteção. O sistema proposto é capaz de seguir e classificar os peixes em tempo real com resultados satisfatórios em dois ambientes distintos.
novembro 19, 2019, 13:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Helena Sofia Andrade Nunes Pereira Pinto
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
Alexandre José Malheiro Bernardino
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado