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dc.contributor.advisorCasaseca de la Higuera, Juan Pablo es
dc.contributor.advisorAja Fernández, Santiago 
dc.contributor.authorIbáñez Sáez, Natalia
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2015-12-18T12:17:30Z
dc.date.available2015-12-18T12:17:30Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/15138
dc.description.abstractEl objetivo principal de este proyecto ha consistido en realizar una herramienta de procesamiento de imagen capaz de realizar la detección y seguimiento de objetos en movimiento grabados desde vehículos aéreos no tripulados. El problema de realizar video vigilancia desde cámaras móviles, como sucede en el caso de vehículos aéreos no tripulados, supone retos adicionales a los existentes en situaciones en las que la cámara está fija. Por ello, varios de los métodos utilizados en el caso de cámara fija no son aplicables cuando la cámara está en movimiento. En el estado del arte se han analizado varios de los métodos utilizados en el problema de video vigilancia con cámara móvil y se ha seleccionado el método basado en alineamiento de la imagen mediante puntos característicos basado en flujo óptico por ser un método que proporciona buenos resultados y cuyo tiempo de ejecución es relativamente bajo. El método seleccionado para realizar la herramienta deseada tiene como parte fundamental la comparación de dos flujos ópticos: un flujo óptico real, que describe el movimiento que se produce en los puntos seleccionados y un flujo óptico artificial, que describe el movimiento global de la imagen y que corresponde al movimiento del fondo de la imagen. Mediante la comparación de ambos flujos es posible compensar el movimiento producido por la cámara móvil y que de este modo, todo el movimiento que recoja la cámara corresponda a los objetos en movimiento. Así mismo, es fundamental realizar un posterior seguimiento de los objetos móviles que permite realizar un filtrado espacial y temporal de los mismos, eliminando posibles falsas detecciones de objetos móviles producidos por errores en la fase de detección. Este seguimiento proporciona también información sobre la trayectoria de los objetos y se realiza mediante el filtro de Kalman. Por último, la herramienta realizada se ha probado con dos bancos de vídeos diferentes. El primero de ellos corresponde a una serie de vídeos grabados con una cámara de fotos en distintas situaciones de iluminación, movimiento de la cámara y en presencia de diferente número de objetos. Estos vídeos han sido utilizados para fijar los parámetros de funcionamiento de la herramienta y realizar un análisis cuantitativo que refleje la influencia de las características del vídeo en el funcionamiento de la herramienta así como el tiempo que tarda la herramienta en inicializarse. El segundo banco de vídeos consiste en vídeos grabados por un vehículo aéreo no tripulado controlado de forma teledirigida. Estos vídeos han sido utilizados para evaluar cualitativamente el buen funcionamiento de la herramienta a través de la comprobación visual de los vídeos procesados.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject[Pendiente de asignar]es
dc.titleTécnicas de procesado de imagen para el seguimiento de objetos desde vehículos aéreos no tripuladoses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.description.degreeGrado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicaciónes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International


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