En este
proyecto
se lleva acabo el diseño y la implementación de un sistema de
detección de personas captadas mediante cámaras
localizadas cenitalmente
.
El objet
ivo es realizar
una comparación entre algoritmos existentes para la detección de
personas
,
y estimar que tipo de características y que tipo de clasificación se ajusta mejor
a la detección que se quiere realizar.
Se ha realizado la comparación entre dos
mét
odos de detección de objetos
,
entrenados
con el fin de detectar personas captadas
cenitalmente, analizando la tas
a de errores que
tiene cada método, la cantidad de falsos positivos y de falsos negativos detectados por
cada método, tanto en un set de imágen
es como en una secuencia de video, para poder
conocer su precisión y sus debilidades. Todas las pruebas se realizaron con imágenes
captadas en zonas de interior.
La captación se ha realizado mediante una cámara “
LI
-
OV560
-
USB
-
72”
y un PC. Todo
el software s
e ha desarrollado en lenguaje de programación C++ y el procesado de
imagen se ha realizado con ayuda de la librería externa OpenCV, una librería de visión
por computador de código abierto disponible para varios sistemas operativos.
El software desarrollado
consta de una aplicación que permite la identificación de
personas en tiempo r
eal, pudiendo alternar entre los dos métodos que se a
nalizan a lo
largo del proyecto.
This
Project
develops the design and implementation of a people detector
system
,
capturing people from aeri
al view.
The objective is perform a comparison between existent algorithms to detect people
,
and
find out which kind of features and which kind of classification fits better to get the desired
detection.
A comparison between two
object detection methods is made, training each one with t
he
purpose of detect people in aeri
al view,
analysing
the error rate of each method, the
number of false positives and false negatives detected by each method, tested with a set
of images and also w
ith a video sequence, so we can know the
precision
and the
weakness of each method. All the test were made with interior images.
The images were captured by one camera “
LI
-
OV560
-
USB
-
72”
and a PC. All the software
has been developed in C++ programming lang
uage
, and the image processing has be
en
done with the OpenCV external library, an open source library for computer
vision
available
in different operative
systems
.
The developed software c
onsist mainly of an application
that allows the people
identificati
on in real time, giving the choice to choose between the two methods
analysed
throughout
this p
roject.
