Ingenieros de la Universidad Autónoma de Madrid proponen un nuevo modelo para desarrollar sistemas automáticos de análisis de secuencias de vídeo-vigilancia. A diferencia de los actuales, estos sistemas podrían adaptarse a las características particulares de determinado escenario o situación.
Simplificación del modelo de vídeo-vigilancia propuesto por el grupo de investigación Vídeo Processing & Understanding Lab de la Escuela Politécnica Superior
Una nueva técnica permitiría diseñar “sistemas adaptativos” para el análisis automático de secuencias de vídeo-vigilancia. Se trata de sistemas que podrían ajustar su esfuerzo de análisis a las características particulares de cada secuencia. Por ejemplo, podrían determinar cuándo se requiere de mayor o menor esfuerzo de análisis, según se trate de una secuencia simple o compleja (con menor o mayor afluencia de personas). También podrían corregir su propia eficiencia a la hora de detectar objetos, seguir personas o identificar acciones inusuales.
La técnica ha sido propuesta por el grupo de investigaciónVídeo Processing & Understanding Lab de la Escuela Politécnica Superior en un reciente artículo publicado en la revista IET Computer Vision.
Algunos resultados de prueba se pueden observar aquí.
Vigilancia autómata
Los sistemas de vídeo-vigilancia —sistemas que permiten supervisar un área determinada mediante el uso de varias cámaras conectadas a una central de monitorización— son actualmente muy demandados para detectar situaciones potencialmente peligrosas en lugares públicos como aeropuertos, estaciones de metro o escenarios deportivos. Estos sistemas requieren de personal especializado que debe supervisar varios monitores a la vez.
Para incrementar la efectividad de esta supervisión, se ha generalizado la necesidad de herramientas automáticas de análisis de vídeo que puedan, por ejemplo, centrar la atención en el monitor donde ocurre un evento potencialmente peligroso o realizar búsquedas eficientes en las grabaciones de las cámaras del sistema. Esta necesidad, de hecho, ha convertido el análisis automático de secuencias de vídeo-vigilancia en un área de investigación muy activa.
Los actuales sistemas automáticos de video-vigilancia se basan en la aplicación secuencial de tres etapas de análisis: en primer lugar detección de objetos o personas de interés, en segundo lugar seguimiento y extracción de características de estos objetos o personas, y por último detección de eventos inusuales, como pueden ser el abandono de objetos, entradas a zonas prohibidas o actos de vandalismo. Estas etapas funcionan de forma independiente entre sí, y se aplican del mismo modo en todos los escenarios y situaciones.
Los ingenieros de la Escuela Politécnica Superior advirtieron que existe una dependencia entre estas tres etapas y que su aplicación puede y debe adaptarse a cada tipo de situación, ya que, por ejemplo, un potencial robo en un aparcamiento solitario no requiere las mismas técnicas de detección que otro en una estación de metro con alta densidad de personas en movimiento. El modelo de vídeo-vigilancia que proponen tiene por tanto la capacidad de adaptar las etapas de análisis a cada escenario y situación, así como de concentrar la atención en las cámaras que presentan mayor complejidad de datos.
Referencia bibliográfica:
Juan C. SanMiguel, José M. Martínez, ‘Use of feedback strategies in the detection of events for vídeo surveillance’, IET Computer Vision, 5(5):309-319, Sept. 2011
Juan C. SanMiguel, José M. Martínez, ‘Use of feedback strategies in the detection of events for vídeo surveillance’, IET Computer Vision, 5(5):309-319, Sept. 2011
