ATI@SHIVA

1. ATI@SHIVA Grupo de Tratamiento de Imágenes Algoritmos de Tratamiento de Imágenes para Sistema Homogéneo e Inteligente de Vídeo-vigilancia Avanzada *Proyecto financiado por la Cátedra UAM-Infoglobal para "Nuevas tecnologías de video aplicadas a sistema de seguridad"

2. Sistemas de CCTV tradicionales • Cámaras diseñadas para capturar imágenes. • Cámaras no diseñadas para identificar amenazas. • La detección de amenazas depende de un guardia de seguridad para; • Ver un incidente • Identificar un objeto abandonado • … • Sistemas reactivos. GTI-UAM (17-04-07)

3. Necesidad de nuevos sistemas • Sistemas diseñados para capturar imágenes e identificar amenazas. • Sistemas diseñados para alertar de estas amenazas de una manera automatica GTI-UAM (17-04-07)

4. PROYECTO ATI-SHIVA • Proyecto de Investigación, Desarrollo e Innovación • Algoritmos de procesado de Imagen que permitirán llevar a cabo servicios de valor añadido sobre el producto básico de video-vigilancia. • La investigación e implementación llevada a cabo por el Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI) de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid   GTI-UAM (17-04-07)

5. OBJETIVOS • Procesamiento distribuido de la señal de video • Mayor rendimiento • Escalabilidad • Realimentacion entre los distintos procesos de análisis de imagen • Proporcionar soporte a las aplicaciones de análisis de imágenes • Realizar una extracción de contenido semántica de la señal de video GTI-UAM (17-04-07)

6. ARQUITECTURA I • Arquitectura del sistema ETHERNET FRAMESERVER Captura y distribución Procesado Imagen DATASERVER CONTEXTSERVER Almacenamiento información GTI-UAM (17-04-07)

7. ARQUITECTURA II • Comunicacion con distintos servicios • Arquitectura cliente-servidor IP • Red Gigabit-Ethernet del GTI-UAM • El algoritmo sigue los siguientes pasos: • Se inicializa dentro de un determinado contexto (ContextServer) • Procesa los frames extraidos de las camaras (FrameServer) • Almacena datos y resultados generados en el DataServer GTI-UAM (17-04-07)

8. Detección movimiento Metadatos Envío por red Análisis metadatos Análisis metadatos Alarma Alarma Acción alarma Acción alarma Comparación con los sistemas actuales. Procesamiento centralizado Captura de imagen Envío por red Detección movimiento Procesamiento adicional Alarma Acción alarma Análisis adicional Procesamiento distribuído ATI-SHIVA Envío por red Captura de imagen … Cámara IP Aplicación Aplicación 2 GTI-UAM (17-04-07)

9. Aplicacion principal; Detección Mvto. Detección de objetos Pre procesamiento Generación de info de objetos <Object Info> Object ID Object position Procesamiento distribuído. Aplicación; Filtrado de metadatos Post procesamiento Definición de reglas Análisis de metadatos en función de reglas Alarma GTI-UAM (17-04-07)

10. Captura de frames Servidor de frames S Buffer de frames ELEMENTOS DEL SISTEMA • FRAMESERVER • Obtiene frames de las cámaras de la EPS y las distribuye por red IP a los algoritmos (arquitectura cliente-servidor) • Consta de tres módulos • Capturadora de datos • Buffer • Servidor IP Figura 2 – Estructura del FrameServer GTI-UAM (17-04-07)

11. FRAMESERVER • Capturadora de frames • Obtiene frames y los inserta en un buffer a una tasa constante • Actualmente se obtienen datos de: • Cámara USB • Cámara FireWire1394 • Archivo de video (sin comprimir) en disco • Parametros de la captura • Frecuencia de la captura (fps) • Formato de la captura (24bpp, 8bpp,...) GTI-UAM (17-04-07)

12. FRAMESERVER • Buffer de frames • Estructura que almacena los frames capturados • Dos tipos: • Sin control de usuarios  acceso aleatorio • Con control de usuarios  permite un trabajo “colaborativo” entre los algoritmos • Servidor IP de frames • Arquitectura cliente-servidor • Multihilo GTI-UAM (17-04-07)

13. DATASERVER • Almacena datos adicionales generados por el proceso de los distintos algoritmos • Datos Utiles en un sistema donde las distintas tareas “colaboran” • Consta de: • Base de Datos multimedia • Servidor IP para distribuir los datos a los algoritmos Actualmente en desarrollo… GTI-UAM (17-04-07)

14. CONTEXT SERVER • Este modulo se encarga de dar un contexto de aplicacion a cada algoritmo Actualmente en desarrollo… GTI-UAM (17-04-07)

15. LINEAS DE TRABAJO • Detección y seguimiento de objetos GTI-UAM (17-04-07)

16. LINEAS DE TRABAJO • Reconocimiento facial • Basado en extracción de puntos característicos Puntos característicos GTI-UAM (17-04-07)

17. LINEAS DE TRABAJO • Clasificación de objetos • Detección de personas GTI-UAM (17-04-07)

18. LINEAS DE TRABAJO • Detección de objetos abandonados • El sistema es capaz de combinar distintos tipos de información GTI-UAM (17-04-07)

19. LINEAS DE TRABAJO • Detección de objetos robados • Detección automática de un objeto removido del fondo de la escena robo GTI-UAM (17-04-07)

20. LINEAS DE TRABAJO • Generación y transmisión de descripciones de vídeo a diversos niveles de detalle • Transmision de secuencias de video basandose en un analisis previo de objetos • Separacion fondo/primer plano escena • Generacion de descripciones del contenido observado • Permite reducir notablemente el ancho de banda utilizado • Reduccion de calidad media en la secuencia reconstruida GTI-UAM (17-04-07)