Procesamiento de video para rastreo de personas, usando información de profundidad de una cámara Time-of-Flight posicionada en una vista aérea

Este trabajo se enfoca en el procesamiento de imágenes adquiridas por una cámara con tecnología Time-of-Flight incorporada en un dispositivo Kinect V2; y cuyo objetivo es recolectar información óptima y confiable para su posterior interpretación en el seguimiento de personas en una escena. La metodo...

Full description

Autores:
Suárez Acosta, Cristián
Mejía Herrera, Mateo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/6360
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12622/6360
Palabra clave:
Procesamiento de imágenes, Kinect V2, MATLAB, imágenes de profundidad, rastreo
Image processing, Kinect V2, MATLAB, depth imaging, tracking
Procesamiento de imágenes, procesamiento digital de imágenes
Rights
License
Acceso abierto
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description Este trabajo se enfoca en el procesamiento de imágenes adquiridas por una cámara con tecnología Time-of-Flight incorporada en un dispositivo Kinect V2; y cuyo objetivo es recolectar información óptima y confiable para su posterior interpretación en el seguimiento de personas en una escena. La metodología utilizada para este proyecto se desarrolla sobre el software MATLAB y se ejecuta dos etapas: la primera es el procesamiento de la imagen que conlleva las tareas de almacenamiento de la información, la substracción del fondo, la eliminación del ruido por medio de procesos como el inpainting y ACWMF; la segunda etapa es el rastreo de objetos en movimiento con un algoritmo basado en Multiple Object Tracking proporcionado por MATLAB. En este trabajo no se llega una etapa de identificación y diferenciación de seres humanos, esta parte se deja para trabajos futuros. Los resultados del análisis y procesamiento de las imágenes han permitido realizar la detección de objetos en movimiento sobre una escena. El trabajo evidencia que es recomendable el uso de imágenes de profundidad, debido a la cantidad reducida de datos, y que permite la monitorización del tráfico de personas sin importar cambios de iluminación en el ambiente. Palabras clave: Palabras técnicas significativas que identifiquen el trabajo desarrollado.
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La metodología utilizada para este proyecto se desarrolla sobre el software MATLAB y se ejecuta dos etapas: la primera es el procesamiento de la imagen que conlleva las tareas de almacenamiento de la información, la substracción del fondo, la eliminación del ruido por medio de procesos como el inpainting y ACWMF; la segunda etapa es el rastreo de objetos en movimiento con un algoritmo basado en Multiple Object Tracking proporcionado por MATLAB. En este trabajo no se llega una etapa de identificación y diferenciación de seres humanos, esta parte se deja para trabajos futuros. Los resultados del análisis y procesamiento de las imágenes han permitido realizar la detección de objetos en movimiento sobre una escena. El trabajo evidencia que es recomendable el uso de imágenes de profundidad, debido a la cantidad reducida de datos, y que permite la monitorización del tráfico de personas sin importar cambios de iluminación en el ambiente. Palabras clave: Palabras técnicas significativas que identifiquen el trabajo desarrollado.Ingeniero Mecatrónicopregradoapplication/pdfspahttp://creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4.0/Procesamiento de imágenes, Kinect V2, MATLAB, imágenes de profundidad, rastreoImage processing, Kinect V2, MATLAB, depth imaging, trackingProcesamiento de imágenes, procesamiento digital de imágenesProcesamiento de video para rastreo de personas, usando información de profundidad de una cámara Time-of-Flight posicionada en una vista aéreaVideo processing for person tracking, using depth information from a Time-of-Flight camera positioned in an aerial viewFacultad de IngenieríasIngeniería MecatrónicaInstituto Tecnológico MetropolitanoAcceso abiertoAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisPublicationORIGINALCristian_SuarezAcosta_Mateo_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdfCristian_SuarezAcosta_Mateo_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1097767https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/310498f6-a632-4a9a-b6f0-cd901fe99dab/downloade3cdd09e9229af25693a637ba74d1837MD51trueAnonymousREADCarta_autorizacion_Cristian_SuarezAcosta_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdfCarta_autorizacion_Cristian_SuarezAcosta_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdfCarta autorizaciónapplication/pdf139197https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/6b2892ac-a9e0-4dd8-9d32-e6b9fb71d57a/download738791312e4e0c94d7ecc2a2ea0e6a2bMD52falseAnonymousREAD2070-12-31THUMBNAILCristian_SuarezAcosta_Mateo_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdf.jpgCristian_SuarezAcosta_Mateo_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5609https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/dc06533e-c5f1-4355-8a2b-479af7d6414d/download7b78dbb180e9bf86c972bcde161441bfMD54falseAnonymousREADCarta_autorizacion_Cristian_SuarezAcosta_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdf.jpgCarta_autorizacion_Cristian_SuarezAcosta_Mateo_MejiaHerrera_2018.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7253https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/a18a87d7-db47-442a-bdf9-333574887188/download03e11ebc2da3aa8d9a0815bf215a2a6dMD55falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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