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Binomio normalidad anormalidad una estrategia para la comprensión visual de lo inusual

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dc.contributor.author Canchola Magdaleno, Sandra Luz
dc.date.accessioned 2009-01-21T16:49:30Z
dc.date.available 2009-01-21T16:49:30Z
dc.date.created 2008-10-27
dc.date.issued 2009-01-21T16:49:30Z
dc.identifier.citation Canchola Magdaleno, Sandra Luz. (2008). Binomio normalidad anormalidad una estrategia para la comprensión visual de lo inusual. (Doctorado en Tecnología Avanzada (Tradicional)), Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, Unidad Querétaro, Querétaro. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/2353
dc.description Tesis (Doctorado en Tecnología Avanzada (Tradicional)), Instituto Politécnico Nacional, CICATA, Unidad Querétaro, 2008, 1 archivo PDF, (115 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: En este documento se desarrolla un modelo de comprensión visual a nivel pixel de la actividad que sucede en una intersección vehicular gobernada por un sistema de semáforos. El conjunto de semáforos divide la escala temporal en intervalos que son caracterizados por un conjunto de patrones de actividad normal que ocurren en ellos. Estos intervalos son llamados espacios de actividad. La mayoría de la actividad de nuestro interés se circunscribe a una región definida. Nuestra propuesta se compone de dos etapas. En la primera, se desarrolla un módulo de bajo nivel donde se implementa el modelo del fondo y la detección de objetos en movimiento. En esta parte, los objetos en movimiento son seguidos de una imagen a la siguiente para obtener la fase de su vector de velocidad. En la segunda etapa, la actividad detectada es comparada con respecto al espacio de actividad normal. Un elemento clave dentro de la propuesta es la sincronización entre el sistema de visión y el mecanismo que dirige la intersección vehicular lo que permite el uso del espacio de actividad correcto. Para este fin, se tiene un módulo especial para monitorear un semáforo de referencia. El algoritmo para la detección de eventos anormales es implementado con un sistema de visión en tiempo real instalado en una intersección vehicular. El sistema es especialmente adecuado para detectar vehículos pasándose el alto o haciendo vueltas prohibidas. En la parte experimental de este estudio, se cuantifica el desempeño de varias etapas del algoritmo que incluye el aprendizaje de actividad normal, el mecanismo de sincronización y la detección de actividad anormal. es
dc.description.abstract ABSTRACT: In this document, we develop a pixel-wise visual model of the activity taking place in a vehicular intersection governed by a traffic-light controlled system. The traffic light divides the temporal scale into slides that can be characterized by a set of patterns of the normal activity taking place. These slides are called spaces of activity. Most of the activity of our interest happens in a special region that we call foveal region. Our method develops in two main steps. In the first, there is a low-level module, where we implement both a background model and the detection of objects in motion. At this stage, moving objects are tracked from one image to the next one to get the phase of their velocity vectors. In a second step, the detected activity is compared to the normal activity space. A key element in this model is the synchronization between the vision system and the control mechanism that governs the vehicular intersection; this enables the use of the appropriate activity space. To this end, we have a special module to monitor a reference semaphore. The algorithm for the detection of abnormal events is implemented with a real-time machine-vision system which operates at a given vehicular intersection. The system is especially suitable to detect vehicles passing on a red light or making forbidden turns. Experimentally, the performance of the various stages of the algorithm is quantified; these include the learning of normal activity, the synchronization mechanism and the detection of abnormal activity. es
dc.language.iso es es
dc.title Binomio normalidad anormalidad una estrategia para la comprensión visual de lo inusual es
dc.type Thesis es
dc.contributor.advisor Salas Rodríguez, Joaquín es
dc.contributor.advisor Ornelas Rodríguez, Francisco Javier es


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