Caracterización semántica de espacios. Sistema de videovigilancia inteligente en smart cities

Resumen

El objetivo fundamental de las técnicas de visión artificial o por ordenador es que de forma autónoma se pueda caracterizar una escena identificando los objetos que hay en ella y sus comportamientos. Algunas de las principales líneas de interés de esta tecnología son el seguimiento de caras, control de procesos industriales, robótica o sistemas de videovigilancia. En estos últimos, la visión artificial se está afianzando como una metodología imprescindible. En los sistemas tradicionales de videovigilancia un operador humano es el encargado de la interpretación de la escena y de realizar las acciones necesarias cuando se identifica una alarma. Pero con el paso del tiempo, se va reduciendo la capacidad de observación del personal, pudiendo pasar inadvertidas situaciones potenciales de riesgo. En esta Tesis Doctoral, realizado dentro del proyecto europeo CELTIC HuSIMS (Human Situation Monitoring System), se presenta una nueva metodología inteligente para la caracterización de escenarios, aplicable a videovigilancia, capaz de detectar e identificar, de forma automática, situaciones anómalas analizando el movimiento de los objetos. El sistema está diseñado para reducir al mínimo el procesamiento y la transmisión de vídeo, lo que permite el despliegue de un gran número de cámaras (pequeñas y baratas) y sensores, y por lo tanto adecuada para Smart Cities. El enfoque seguido se basa en un esquema de procesamiento de tres etapas. Primero, la detección de objetos en movimiento en las propias cámaras, utilizando algorítmica sencilla, para evitar el envío de datos de vídeo. En segundo lugar, la construcción, de forma automática, de un modelo de las diferentes zonas de las escenas captadas utilizando los parámetros de movimiento identificados por las cámaras. Y tercero, la realización de razonado semántico sobre el modelo de rutas y los parámetros de movimiento de los objetos de la escena actual para identificar las alarmas a nivel conceptual, es decir, no sólo la detección de que un evento inusual está ocurriendo, sino también, la identificación de la naturaleza de ese evento. Para verificar la validez de la metodología presentada se ha realizado una implementación de la misma y se ha aplicado a diferentes escenarios, tanto sintéticos como reales, demostrando su viabilidad.