Arquitectura adaptativa para la segmentacion de objetos en secuencias de video h.264/avc

Résumé

Durante los últimos años, los sistemas de vigilancia han evolucionado desde los circuitos cerrados de televisión (CCTV) hasta modernos prototipos de vigilancia inteligente capaces de realizar de forma automática multitud de tareas que van desde la identificación de personas y sus movimientos hasta la interpretación de los eventos que ocurren en un entorno monitorizado. No obstante, la automatización de las tareas, y por ende la independencia de la supervisión humana, todavía supone un reto destacado para la investigación dado el infinito abanico de posibilidades que pueden confluir en un escenario real. En este contexto, la tendencia actual está marcada por novedosos sistemas de vigilancia adaptativos e inteligentes que suelen modularizarse para llevar a cabo diferentes tareas del análisis del entorno de forma especializada. Así, cada una de las actividades se estudian de forma independiente con el objetivo de mejorar la robustez global del sistema mediante la mejora individualizada de cada tarea. Por tanto, surge la necesidad de desarrollar nuevos algoritmos que doten de solidez y estabilidad a los sistemas de vigilancia para facilitar su éxito y evitar problemáticas relacionadas con las falsas alarmas u omisiones, entre otras. En concreto, una de las funciones de los sistemas de vigilancia con mayor tradición investigadora consiste en la detección de los objetos presentes en escenas de vídeo (segmentación). Esta rama de la visión por computador supone una de las piedras angulares de los sistemas inteligentes de vigilancia porque constituye la fase de más bajo nivel y, por tanto, de su rendimiento, calidad y velocidad dependerá en gran medida el éxito de las fases posteriores y del sistema de vigilancia en general. En la presente tesis se plantea una arquitectura para la segmentación de objetos móviles en secuencias de vídeo que es capaz de adaptarse de forma automática a las condiciones del escenario monitorizado. La arquitectura está implementada para analizar escenas de vigilancia en formato de vídeo comprimido H.264/AVC, un estándar de compresión avanzado y extendido ampliamente en la actualidad debido a su calidad y factor de compresión. Además el módulo de segmentación dispone de la cualidad de ser ejecutable en tiempo real, lo que favorecería una hipotética integración en sistemas de vídeo-vigilancia inteligentes.