Dissertação

{en_GB=Background Representation and Subtraction for Pan-Tilt-Zoom Cameras} {} EVALUATED

{pt=A segurança fornecida pelos sistemas de videovigilância em locais públicos e privados tornou as redes de câmeras omnipresentes. Os sistemas atuais são compostos principalmente por câmeras fixas. O uso de câmeras pan-tilt-zoom (PTZ) está a aumentar, mas a um ritmo lento. As câmeras PTZ oferecem um campo de visão mais amplo, através do controlo dos graus de liberdade de pan, tilt e zoom, no entanto ainda não possuem serviços de vigilância automatizados. A deteção automática de eventos com câmeras PTZ é uma das etapas para a redução do trabalho intensivo de interação humano-computador que é necessário para a deteção de alvos. Quando um evento é detetado, o seguimento do alvo pode ser iniciado. Dada a previsão da posição de cada alvo, algoritmos de atribuição de alvos podem atribuir alvos visuais a câmeras e algoritmos de controlo podem dar as instruções às câmeras para estas seguirem os alvos. Este trabalho é focado no modelo geométrico e de background de câmeras PTZ, que será importante em trabalhos futuros sobre a deteção de eventos com estas câmeras. Neste trabalho, propomos a melhoria do modelo de background para câmeras PTZ, introduzindo metodologias de calibração adequadas para este tipo de câmeras e um modelo de background multi-resolução. Metodologias de subtração de background são discutidas com o objetivo de detalhar um melhor sistema de deteção para câmeras PTZ, que pode tirar proveito de representações de dados com diferentes resoluções para áreas potencialmente interessantes., en=The security provided by video surveillance systems in public and private places made camera networks ubiquitous. Current systems are mostly composed by fixed cameras. The use of pan-tilt-zoom (PTZ) cameras is increasing but at a slow pace. PTZ cameras offer a wider field-of-view, upon control of the pan, tilt and zoom degrees of freedom, but lack automated surveillance services. The automatic detection of events in PTZ cameras is one of the steps towards the reduction of required, intensive, human-computer interaction work for targets tracking. When one event is detected, tracking can be started. Given the prediction of the pose of each target, scheduling algorithms can therefore assign visual targets to cameras and control methodologies give instructions to the cameras. The work here described is focused on PTZ cameras geometric and background modeling which will be important in future works on the detection of events. In this work, we propose the improvement of PTZ cameras background model, by introducing calibration methodologies suitable for this kind of cameras and a multi-resolution backgroud model. Background subtraction methodologies are discussed with the goal of detailing a better detection system for PTZ cameras which can take advantage of data representations with different resolutions for potentially interesting areas.}
{pt=Pan-Tilt-Zoom Câmeras, Subtração do background, Calibração Pan-Tilt-Zoom Câmeras, Distorção radial, Representações Multi-resolução, en=Pan and Tilt Zoom Camera, Background Subtraction, Pan and Tilt Zoom Camera Calibration, Radial Distortion, Multiresolution Background Representation}

Novembro 19, 2018, 15:30

Orientação

ORIENTADOR

José António Da Cruz Pinto Gaspar

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar