Sistema de detecção de fogo e detecção e seguimento de objectos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gomes, Pedro Miguel Ferreira
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/9292
Resumo: Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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spelling Sistema de detecção de fogo e detecção e seguimento de objectosDetecção de fogoTransformada waveletSeguimento de objectosFiltro de partículasDissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresThis dissertation presents a system for early fire detection and object tracking in live video sequences obtained from fixed outdoor surveillance cameras. Focus is given to the challenges related to the actual deployment of the vision system. Namely, background subtraction, which is a key to determine which regions of the environment belong to the foreground, is performed in a windowed way for improved accuracy. To reduce the computational cost, an attentive mechanism is employed to focus a computationally expensive frequency analysis of potential fire regions. To promptly discriminate fire regions from fire colored moving objects, a new colour-based model of fire’s appearance and a new Wavelet-based model of fire’s frequency signature are proposed. Besides that, to reduce the false alarms on fire detection of moving object with fire-colored appearance, an innovative solution to integrate the results of the two algorithms is proposed. Namely, the movement of the tracked object on the environment is analyzed. In addition, camera-world mapping is approximated according to a GPS-based learning calibration process to generate geo-located alarms, and to estimate the object height in the image plane. Experimental results demonstrate the ability of the proposed model to robustly detect fires and track moving objects, even in the presence of severe occlusions. Concretely, an average success rate of 92.7 % to detect fire and 92.8 % to tracking objects at a processing frequency of 10 Hz shows the applicability of the model to real-life applications.Faculdade de Ciências e TecnologiaOliveira, JoséSantana, PedroRUNGomes, Pedro Miguel Ferreira2013-04-12T09:17:00Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/9292porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:42:16Zoai:run.unl.pt:10362/9292Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:18:40.993429Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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