Segmentación de objetos móviles en video usando flujo óptico

En este trabajo de grado se desarrolla un algoritmo para segmentar objetos móviles en videos de tráfico urbano. El algoritmo permite elegir entre dos estrategias de flujo óptico: una global y otra local, que se usan, en conjunto con el agrupamiento espectral (spectral clustering), para discriminar los patrones de movimiento. La estrategia local seleccionada es el método de Lucas- Kanade, y la estrategia global es el método de grandes desplazamientos. De acuerdo al método de flujo óptico seleccionado, se segmentan trayectorias y vehículos en videos de tráfico urbano. De esta manera, se calcula información básica de tráfico como: el número de vehículos, la velocidad instantánea de cada vehículo y su respectiva trayectoria. Finalmente, se define un protocolo de pruebas que permite comparar los resultados del algoritmo implementado con una segmentación manual. Dicha comparación permite estimar un error para cada uno de los métodos de flujo óptico y de esta manera se concluye las ventajas y desventajas de cada estrategia de flujo óptico utilizada.

• Autores: Palacios Godoy, Juan Diego
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/21431
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/21431
• Palabra clave: Flujo óptico; Agrupamiento espectral; Vehículos; Estimación de movimiento; Optical flow; Spectral clustering; Vehicles; Movement estimation; Computer vision; Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Visión por computador; Procesamiento de imágenes; Tráfico urbano - Innovaciones tecnológicas
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