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Title: Uma abordagem baseada em regras para detecção automática de eventos pré-definidos em vídeos.
Other Titles: A rules-based approach for automatic detection of pre-defined events in videos.
???metadata.dc.creator???: ALMEIDA, Francisco Fabian de Macedo.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GOMES, Herman Martins.
???metadata.dc.contributor.referee1???: ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de.
???metadata.dc.contributor.referee2???: SILVA, Aristófanes Corrêa.
Keywords: Inteligência Artificial;Sistemas Baseados em Regras;Visão Computacional;Vigilância Automática;Eventos em Vídeo;Artificial Intelligence;Rules Based Systems;Computer Vision;Automatic Surveillance;Video Events
Issue Date: 7-May-2010
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: ALMEIDA, Francisco Fabian de Macedo. Uma abordagem baseada em regras para detecção automática de eventos pré-definidos em vídeos. 2010. 127 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2010.
???metadata.dc.description.resumo???: O objetivo central deste trabalho é desenvolver um sistema para detecção automática de eventos pré-definidos em vídeos. O monitoramento automático de vídeos é um tópico de pesquisa relevante tendo em vista o grande número de aplicações em que é inviável ter-se um monitoramento humano contínuo. Como exemplos, podem-se citar situações de tráfego viário, cenários de controle de acesso a pessoas ou veículos, desembarque em aeroportos, dentre outros. O sistema proposto é composto por uma arquitetura para detectar eventos que envolvam interações entre objetos móveis e entre esses objetos e elementos contextuais da cena, representados como formas 2D. Uma característica diferencial do sistema é a modelagem dos eventos e cenários a partir de uma especificação lógica utilizando regras e fatos em CLIPS - um ambiente para construção de sistemas especialistas. Módulos de baixo nível da arquitetura utilizam algoritmos de visão computacional como subtração de fundo de vídeo e de rastreio para atualizar base de fatos de interesse, enquanto que a máquina de inferência de regras do CLIPS utiliza essas informações para detectar os eventos de alto-nível pré-definidos. O sistema é ilustrado com casos de cruzamento de trânsito, envolvendo situações de violações de regras de trânsito entre automóveis e pedestres, incluindo violações de sinais de semáforos. Foram realizados testes com vídeos off-line e os resultados da detecção de eventos do sistema são comparados com conjuntos-verdade de vídeos anotados por humanos, com resultados promissores.
Abstract: The main objective of this work is to develop a system for automatic detection of predefined events in videos. The automatic monitoring of videos is a relevant research topic when considering the large number of applications where it is impossible to have continuous human monitoring. As examples, it can be cited road traffic situations, scenarios involving access control to people or vehicles, arrival area at airports, among others. The proposed system is composed of an architecture designed to detect events that involve interactions between moving objects and between these objects and contextual elements in the scene, represented as 2D shapes. A distinctive feature of the system is the modeling of events and scenarios through a logic specification using rules and facts in CLIPS - an environment for building expert systems. Low-level modules of the architecture uses computer vision algorithms such as video background subtraction and tracking to update database of facts of interest, while the inference engine of CLIPS uses this information to detect predefined high-level events. The system is illustrated with cases of crossroad traffic situations involving violations of traffic rules between cars, pedestrians, including violations of signal lights of semaphores. Tests were conducted with videos processed off-line and the results of the event detection system are compared with ground truth manually annotated, producing promising results.
Keywords: Inteligência Artificial
Sistemas Baseados em Regras
Visão Computacional
Vigilância Automática
Eventos em Vídeo
Artificial Intelligence
Rules Based Systems
Computer Vision
Automatic Surveillance
Video Events
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4594
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