Segmentación de objetos móviles en video usando flujo óptico
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Fecha
2016Autor(es)
Palacios Godoy, Juan DiegoDirector(es)
Quiroga Sepúlveda, Julián ArmandoPublicador
Pontificia Universidad Javeriana
Facultad
Facultad de Ingeniería
Programa
Ingeniería Electrónica
Título obtenido
Ingeniero (a) Electrónico
Tipo
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Citación
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Resumen
En este trabajo de grado se desarrolla un algoritmo para segmentar objetos móviles en videos de tráfico urbano. El algoritmo permite elegir entre dos estrategias de flujo óptico: una global y otra local, que se usan, en conjunto con el agrupamiento espectral (spectral clustering), para discriminar los patrones de movimiento. La estrategia local seleccionada es el método de Lucas- Kanade, y la estrategia global es el método de grandes desplazamientos. De acuerdo al método de flujo óptico seleccionado, se segmentan trayectorias y vehículos en videos de tráfico urbano. De esta manera, se calcula información básica de tráfico como: el número de vehículos, la velocidad instantánea de cada vehículo y su respectiva trayectoria. Finalmente, se define un protocolo de pruebas que permite comparar los resultados del algoritmo implementado con una segmentación manual. Dicha comparación permite estimar un error para cada uno de los métodos de flujo óptico y de esta manera se concluye las ventajas y desventajas de cada estrategia de flujo óptico utilizada.
Abstract
In this thesis it is developed an algorithm that segments moving objects in urban traffic videos. The algorithm lets you choose between two strategies of optical flow: a global and a local, which are used in conjunction with the spectral clustering (spectral clustering), to discriminate movement patterns. The local strategy selected is the Lucas-Kanade method, and the global strategy is the method of large displacements. According to the optical flow method, paths and vehicles are segmented in urban traffic videos. Thus, basic traffic information is calculated as the number of vehicles, the instantaneous speed of each vehicle and its respective path. Finally, a testing protocol is defined in order to compare the results of the algorithm implemented with a manual segmentation. This comparison allows to calculate an error estimate for each of the methods of optical flow. Thus, the advantages and disadvantages of each strategy of optical flow can be determined.
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