Auto-calibração de câmeras de vídeo-vigilância por meio de informações da cena

• Autor(a) principal: Souza, Tiago Trocoli Leite de
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
• Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/21390
• topic: Sistemas Computacionais; Calibração; Geometria; Framework

A presença de câmeras de vigilância se tornou comum em ambientes públicos e privados. Utilizadas para monitorar cenas, esses equipamentos permitem a automatização da tarefa de vigilância, quando integrados a sistemas inteligentes capazes de aplicar técnicas de reconhecimento de padrões. A calibração de câmera é um recurso que possibilita explorar a geometria 3D da cena observada, possibilitando ao sistema inteligente determinar a posição e tamanho de objetos presentes na cena. Usualmente, ambientes monitorados possuem redes de câmeras de vigilância, as quais são compostas, em sua maioria, por câmeras heterogêneas e estáticas. A forma comum de calibrar câmeras requer intensa intervenção humana, e demanda grande quantidade de tempo quando aplicada a uma rede de câmeras. Neste trabalho é proposto um framework de calibração de câmera automática, não requerendo intervenção humana durante o processo de calibração. O framework proposto utilizará dicas da cena e um conhecimento prévio da distribuição da altura das pessoas para determinar os parâmetros necessários para a calibração da câmera, estimando sua posição, orientação e informações internas da câmera. A avaliação deste framework indica um resultado promissor. As análises mostram que, ao estimar os comprimentos na cena, o framework atinge um erro absoluto médio menor que 5 cm ao definir as alturas das pessoas, e um erro médio menor que 30 cm ao definir distâncias sobre o plano do chão. Quando comparado a trabalhos relacionados encontrados na literatura, o nosso framework apresenta uma eficiência maior ao utilizar até 80% menos dados na convergência dos parâmetros, e uma precisão 40% maior, na estimativa dos parâmetros da câmera.