Seguimiento automático de objetivos con drones mediante algoritmos de tracking
Author
Rico Díaz, RoiEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2016-07Subjects
TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
El objetivo principal de este trabajo fin de grado es aprovechar la ventaja de usar
cámaras móviles en lugar de cámaras fijas para tareas de videovigilancia como el seguimiento
automático. Para ello, se ha propuesto modelar los problemas introducidos
por la combinación de las condiciones de captura de las cámaras móviles con los retos
a los que se enfrentan los algoritmos de seguimiento. Una vez definidos los problemas,
se ha pasado a evaluar su efecto a nivel de resultados sobre los algoritmos de
seguimiento del estado del arte mediante una estrategia de toy-example con un dataset
propio y sintético. Modelados los efectos, se han propuesto dos modificaciones
orientadas a la reducción de la borrosidad de la secuencias y a la estabilización de
la cámara mediante puntos de interés. Dichas propuestas buscaban paliar los efectos
de los problemas detectados. Para evaluar los efectos deseados de las mejoras se ha
evaluado el sistema sobre el dataset sintético, y una vez corroborados se ha generado
un dataset real a partir de secuencias grabadas con UAVs que permitiera evaluar la
propuesta en un entorno real. Los resultados obtenidos permiten concluir que se ha
logrado satisfacer el objetivo propuesto al comienzo de trabajo. Así mismo, se considera
que este proyecto puede ser el punto de partida de aplicaciones de visión sobre
dispositivos de captura a bordo de UAVs. The main objective of this Final Degree Thesis is to take advantage of using mobile
cameras instead of xed cameras for video-surveillance tasks like tracking. For that
purpose, problems introduced by combining the capture conditions of mobile cameras
with the challenges faced by tracking algorithms are modeled. Once the problems
have been de ned, their e ect the results of state of the art tracking algorithms is
evaluated through a toy-example strategy with a proposed synthetic dataset. After
modeling the aforementioned e ects, two modi cations oriented to a reduction of
the blurring in the sequences and a stabilization of the camera by using points of
interest have been proposed. These proposals sought to alleviate the e ects of the
detected problems. To check the desired e ects of the improvements, the system has
been evaluated on the synthetic dataset, and once these improvements have been
corroborated, a real dataset with sequences captured by an UAV has been generated
in order to evaluate the proposal in a real environment. The obtained results allow
to conclude that the objective proposed at the beginning of this thesis has been
accomplished with satisfaction. Additionaly, it has been considered that this project
could be the starting point for vision applications on capture devices aboard UAVs.
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