Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20154 |
Resumo: | The lack of adequate monitoring for pedestrian flow control in public areas is one of the major problems arising from the absence of urban planning policies. Controlling pedestrian traffic in crowded environments has become essential to promote safety strategies and the adequate provision of resources, as the use of conventional estimation methods such as electronic turnstiles or quadrant counting may not be sufficient to ensure fluidity of data acquisition and making decisions in real time. This works aims to elaborate an estimation system for pedestrian multidirectional flow control through optimized computer vision techniques. The use of these techniques in a subway-rail enables the traffic controller to continuously, automatically and real-time monitor, generating accurate, efficient, robust and cost-effective data without directly interfering with the operation of trains. As a case study, the tests were performed at the Brazilian Urban Trains Company of João Pessoa. For this, an ethernet network consisting of three embedded devices coupled to three IP cameras installed on the ceiling of the boarding platform, near the door of the trains, was set up. A set of computer vision techniques was used, divided into two stages: the first stage consists of image acquisition, normalization and training; In the second stage, classification, delimitation by ROI, tracking and crossing of the judgment line were performed. For training and classification of images, we used the convolutional neural network SSD added to the descriptor MobileNet. However, deploying deep neural networks on embedded devices can compromise tasks that require high processing power, including real-time processing capability. For this, a hardware device, known as VPU, was added to supplement the processing power of the images, thus achieving rates of 22.98 frames per second, accuracy of 94.36%, with mean absolute and squared error at 7.8 and 8.0, respectively. The research also contributed to sharing a dataset of over 10,000 samples, including annotations with images organized at low, medium and high user density. After the tests and analysis of the collected data, it was possible to detect passenger density levels in the station, as well as to identify, through graphs, the peak times in both directions of the traffic path. |
id |
UFPB_267b67adc4142e41113584afc4ab023f |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufpb.br:123456789/20154 |
network_acronym_str |
UFPB |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
repository_id_str |
|
spelling |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcadosVisão computacionalGestão de tráfego de pedestresDispositivo embarcado e trens urbanosComputer visionPedestrian traffic managementEmbedded devices and urban trainsCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAThe lack of adequate monitoring for pedestrian flow control in public areas is one of the major problems arising from the absence of urban planning policies. Controlling pedestrian traffic in crowded environments has become essential to promote safety strategies and the adequate provision of resources, as the use of conventional estimation methods such as electronic turnstiles or quadrant counting may not be sufficient to ensure fluidity of data acquisition and making decisions in real time. This works aims to elaborate an estimation system for pedestrian multidirectional flow control through optimized computer vision techniques. The use of these techniques in a subway-rail enables the traffic controller to continuously, automatically and real-time monitor, generating accurate, efficient, robust and cost-effective data without directly interfering with the operation of trains. As a case study, the tests were performed at the Brazilian Urban Trains Company of João Pessoa. For this, an ethernet network consisting of three embedded devices coupled to three IP cameras installed on the ceiling of the boarding platform, near the door of the trains, was set up. A set of computer vision techniques was used, divided into two stages: the first stage consists of image acquisition, normalization and training; In the second stage, classification, delimitation by ROI, tracking and crossing of the judgment line were performed. For training and classification of images, we used the convolutional neural network SSD added to the descriptor MobileNet. However, deploying deep neural networks on embedded devices can compromise tasks that require high processing power, including real-time processing capability. For this, a hardware device, known as VPU, was added to supplement the processing power of the images, thus achieving rates of 22.98 frames per second, accuracy of 94.36%, with mean absolute and squared error at 7.8 and 8.0, respectively. The research also contributed to sharing a dataset of over 10,000 samples, including annotations with images organized at low, medium and high user density. After the tests and analysis of the collected data, it was possible to detect passenger density levels in the station, as well as to identify, through graphs, the peak times in both directions of the traffic path.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESA falta de monitoramento adequado para controle de fluxo de pedestres em áreas públicas, configura-se como um dos grandes problemas decorrentes da ausência de políticas de planejamento urbano. O controle do tráfego de pedestres em ambientes aglomerados tornou-se essencial para promover estratégias de segurança e o provimento adequado de recursos, visto que o uso dos métodos estimativos convencionais como catracas eletrônicas ou por contagem de quadrantes podem não ser suficientes para garantir a fluidez na aquisição dos dados e na tomada de decisão em tempo real. Este trabalho tem como objetivo elaborar um sistema estimativo para controle do fluxo multidirecional de pedestres através de técnicas otimizadas de visão computacional. A utilização destas técnicas, em um sistema de transporte metroferroviário, permite que o controlador de tráfego monitore de forma contínua, automática e em tempo real, gerando dados precisos, de forma eficiente, robusta e com custo benefício favorável, sem interferir diretamente no funcionamento dos trens. Como estudo de caso, os testes foram realizados na Companhia Brasileira de Trens Urbanos de João Pessoa. Para isso, montou-se uma rede ethernet composta por três dispositivos embarcados acoplados a três câmeras IP instaladas no pé direito da plataforma de embarque, próximo a porta dos trens. Um conjunto de técnicas de visão computacional foi utilizado, sendo dividido em duas etapas: a primeira etapa consiste na aquisição da imagem, normalização e treinamento; na segunda etapa foi realizada a classificação, delimitação por ROI, rastreamento e cruzamento da linha de julgamento. Para treinamento e classificação das imagens, foi utilizada a rede neural convolucional SSD agregada ao descritor MobileNet. Entretanto, a implementação de redes neurais profundas em dispositivos embarcados pode comprometer a execução de tarefas que requerem um alto poder de processamento, incluindo a capacidade de processamento em tempo real. Para isso, um dispositivo de hardware, conhecido como VPU, foi adicionado para suplementar a capacidade de processamento das imagens e, dessa forma, foi possível alcançar taxas de 22,98 quadros por segundo, precisão de 94,36%, com erro médio absoluto e quadrático em 7,8 e 8,0, respectivamente. A pesquisa também contribuiu com o compartilhamento de um conjunto de dados com mais de 10.000 amostras para treinamento, incluindo anotações com imagens organizadas em baixa, média e alta densidade de usuários. Após os testes e análise dos dados coletados, foi possível detectar níveis de densidade passageiros presentes na estação, bem como identificar, através de gráficos, os horários de pico em ambos os sentidos da via de tráfegoUniversidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFPBBelo, Francisco Antôniohttp://lattes.cnpq.br/9462923096505763Souza, Wanderson Gomes de2021-06-01T19:51:15Z2020-12-102021-06-01T19:51:15Z2019-09-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20154porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-06-09T13:49:49Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/20154Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-06-09T13:49:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
title |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
spellingShingle |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados Souza, Wanderson Gomes de Visão computacional Gestão de tráfego de pedestres Dispositivo embarcado e trens urbanos Computer vision Pedestrian traffic management Embedded devices and urban trains CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
title_short |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
title_full |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
title_fullStr |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
title_full_unstemmed |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
title_sort |
Otimização de técnicas de visão computacional para estimativa do fluxo multidirecional de pedestres através de dispositivos embarcados |
author |
Souza, Wanderson Gomes de |
author_facet |
Souza, Wanderson Gomes de |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Belo, Francisco Antônio http://lattes.cnpq.br/9462923096505763 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Souza, Wanderson Gomes de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Visão computacional Gestão de tráfego de pedestres Dispositivo embarcado e trens urbanos Computer vision Pedestrian traffic management Embedded devices and urban trains CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
topic |
Visão computacional Gestão de tráfego de pedestres Dispositivo embarcado e trens urbanos Computer vision Pedestrian traffic management Embedded devices and urban trains CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
description |
The lack of adequate monitoring for pedestrian flow control in public areas is one of the major problems arising from the absence of urban planning policies. Controlling pedestrian traffic in crowded environments has become essential to promote safety strategies and the adequate provision of resources, as the use of conventional estimation methods such as electronic turnstiles or quadrant counting may not be sufficient to ensure fluidity of data acquisition and making decisions in real time. This works aims to elaborate an estimation system for pedestrian multidirectional flow control through optimized computer vision techniques. The use of these techniques in a subway-rail enables the traffic controller to continuously, automatically and real-time monitor, generating accurate, efficient, robust and cost-effective data without directly interfering with the operation of trains. As a case study, the tests were performed at the Brazilian Urban Trains Company of João Pessoa. For this, an ethernet network consisting of three embedded devices coupled to three IP cameras installed on the ceiling of the boarding platform, near the door of the trains, was set up. A set of computer vision techniques was used, divided into two stages: the first stage consists of image acquisition, normalization and training; In the second stage, classification, delimitation by ROI, tracking and crossing of the judgment line were performed. For training and classification of images, we used the convolutional neural network SSD added to the descriptor MobileNet. However, deploying deep neural networks on embedded devices can compromise tasks that require high processing power, including real-time processing capability. For this, a hardware device, known as VPU, was added to supplement the processing power of the images, thus achieving rates of 22.98 frames per second, accuracy of 94.36%, with mean absolute and squared error at 7.8 and 8.0, respectively. The research also contributed to sharing a dataset of over 10,000 samples, including annotations with images organized at low, medium and high user density. After the tests and analysis of the collected data, it was possible to detect passenger density levels in the station, as well as to identify, through graphs, the peak times in both directions of the traffic path. |
publishDate |
2019 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2019-09-06 2020-12-10 2021-06-01T19:51:15Z 2021-06-01T19:51:15Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20154 |
url |
https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20154 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
embargoedAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal da Paraíba Brasil Engenharia Mecânica Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica UFPB |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal da Paraíba Brasil Engenharia Mecânica Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica UFPB |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB instname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB) instacron:UFPB |
instname_str |
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) |
instacron_str |
UFPB |
institution |
UFPB |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB) |
repository.mail.fl_str_mv |
diretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.br |
_version_ |
1801842974958551040 |