Automatic detection of abnormal human events

Abstract

[ANGLÈS] Nowadays, video surveillance systems contain a large number of cameras. Hence, the continuous human monitoring of the video feeds becomes nearly an impossible task, specially if the events of interest are not probable, which makes this task become even more tedious. A transit authority usually deploys a video surveillance system to monitor and identify events in the system such as crowd behavior and crime. Many automatic detection methods have been proposed to identify threats and anomalies in video surveillance systems. This has been an active research area which can save a lot of lives and helps to exploit video surveillance systems in a proactive way. In the past few years, many cities witnessed fatal incidents where people hit and killed by trains. In some cases, the victim had suicidal motives and jumped off the train platform and in other cases were the result of criminal activities where people were pushed off the platform. Also, abandoned luggage in public areas is a subject of study, as it may involve bomb explosions. In this degree's thesis, we present a method to automatically detect people moving into the “track bed” region and detect the train presence at a train station. Also, a similar methodology is used to detect abandoned luggage.

[CASTELLÀ] Los sistemas de vídeo vigilancia actuales contienen un número muy elevado de cámaras. Esto hace que la continua monitorización humana del vídeo generado sea una tarea prácticamente imposible, especialmente si los eventos de interés son pocos probables, lo cual hace la tarea aún más difícil. Las autoridades de tráfico normalmente utilizan los sistemas de vídeo vigilancia para monitorizar e identificar eventos como el comportamiento de la multitud o crímenes. Muchos métodos han sido propuestos para identificar automáticamente actividades criminales y comportamientos anómalos. Ha sido un área de investigación muy activa, la cual puede salvar muchas vidas y explotar los sistemas de vídeo vigilancia de una manera pro activa. En los últimos años, muchas ciudades han sido testigos de accidentes fatales donde personas han muerto en las vías del tren. En algunos casos, las víctimas saltan a las vías del tren voluntariamente por motivos suicidas, mientras que en otros casos, se trata de actividades criminales donde una persona empuja a otra a las vías del tren. También es un área de estudio, la identificación de equipaje abandonado, pues muchas veces está asociado con explosiones de bombas en lugares públicos. En esta tesis, se presenta un método para detectar personas en las vías del tren y detectar la presencia del tren. Además, se presenta una metodología similar para detectar equipaje abandonado.

[CATALÀ] Els sistemes de vídeo vigilància actuals contenen un número molt elevat de càmeres. Això fa que la contínua monitorització humana del vídeo generat sigui una tasca pràcticament impossible, especialment si els events d'interés són poc probables, el qual fa la tasca encara més difícil. Les autoritats de trànsit normalment utilitzen els sistemes de vídeo vigilància per monitoritzar i identificar events com el comportament de la multitut o crims. Molts mètodes per identificar amenaces i anomalies de manera automàtica en sistemes de vídeo vigilància han sigut proposats. Ha sigut una àrea d'investigació molt activa on moltes vides es poden salvar i on la vídeo vigilància és explotada d'una manera proactiva. En els últims anys, moltes ciutats han sigut testimoni de casos on persones han mort a les víes del tren. En alguns casos, les víctimes saltaven a les víes per motius suicides i en altres, es tracta d'activitats criminals on una persona empeny a una altra a la via del tren. També és un àrea d'estudi, la identificació d'equipatge abandonat. En molts casos, es relaciona amb l'explosió de bombes en àmbits públics. En aquesta tesi, es presenta un mètode per detectar persones a les vies del tren i detectar la presència del tren. A més, una metodologia similar s'utilitza per detectar equipatge abandonat.