Seguimiento de objetos por visión (Asset Tracking)

Ramos Caro, Alejandro (2018). Seguimiento de objetos por visión (Asset Tracking). Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Seguimiento de objetos por visión (Asset Tracking)
Author/s:
  • Ramos Caro, Alejandro
Contributor/s:
  • Segovia Pérez, Francisco Javier
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: January 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Detección de personas; Seguimiento de objetos; Detector HOG; Asociación de datos; Filtro de kalma; Persons detection; Tracking; HOG detector; Data association; Kalman filter
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En este Proyecto de Fin de Carrera se estudia la implementación de una herramienta de seguimiento de personas por visión. La solución hace uso de métodos de detección de objetos, como el detector HOG, para detectar a las personas presentes en un video. La problemática del seguimiento se propone como una asociación de datos en forma de grafos. Este algoritmo de asociación de datos compara el perfil de las personas detectadas en el frame actual, con una estimación del perfil de las personas detectadas en el frame anterior realizada con un filtro de kalman. De esta manera se logra saber la identidad de cada persona, para después dibujar la traza del camino que ha seguido cada una.---ABSTRACT---This End of Grade Project consists on studying the implementation of a tracking tool for persons using vision. The solution uses object detection methods, such as the HOG detector, to detect the persons present in a video. The tracking problematic is tackled as a data association problem approached as a graph. This data association algorithm compares the profiles of the persons detected in the current frame, with the profiles estimations of the persons detected in the previous frame using a kalman filter. In this manner, the program is able to identify each person, to later draw the trace of the way they each have crossed.

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Item ID: 49726
DC Identifier: http://oa.upm.es/49726/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:49726
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 13 Mar 2018 07:01
Last Modified: 13 Mar 2018 07:01
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