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[ES] Los sistemas de conteo de personas son extensamente utilizados en aplicaciones de vigilancia. En este artículo se presenta una aplicación para realizar conteo de personas a través de un sistema de estereovisión. Este sistema obtiene tasas de conteo de las personas en movimiento que atraviesan la zona de conteo recogida por el sistema estéreo distinguiendo entrada y salida. Para realizar este conteo se precisan dos fases fundamentales: detección y seguimiento. La detección se basa en la búsqueda de las cabezas de las personas por medio de una correlación de la imagen preprocesada con distintos patrones circulares, filtrando dichas detecciones por estereovisión en función de la altura. El seguimiento se lleva a cabo mediante una algoritmo de múltiples hipótesis basado en filtro de Kalman. Por último, se realiza el conteo según el camino seguido por las trayectorias. Se ha experimentado con un conjunto de vídeos reales tomados en distintas zonas de tránsito en interiores de edificios, alcanzando tasas que oscilan entre un 87% y un 98% de acierto según la cantidad de flujo de personas que atraviesan la zona de conteo de forma simultánea. En los distintos vídeos utilizados como prueba se han reproducido todo tipo de situaciones adversas, como oclusiones, personas en grupo en diferentes sentidos, cambios de iluminación, etc.
Este trabajo ha sido realizado gracias al Programa Nacional de Diseño y Producción Industrial del Ministerio de Ciencia y Tecnología, a través del proyecto ESPIRA (ref. DPI2009-10143) y a la Universidad de Alcalá (ref.UAH2011/EXP-001), a través del proyecto ”Sistema de Arrays de Cámaras Inteligentes (SACI)”.
Control engineering systems. Automatic machinery (General), Tracking, Detección de personas, People detection, Stereovision, Estereovisión, Seguimiento, Filtro de Kalman, Control and Systems Engineering, TJ212-225, Kalman Filter, Computer Science(all)
Control engineering systems. Automatic machinery (General), Tracking, Detección de personas, People detection, Stereovision, Estereovisión, Seguimiento, Filtro de Kalman, Control and Systems Engineering, TJ212-225, Kalman Filter, Computer Science(all)
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