Universidad de - Escuela Superior de InformÃ¡tica (UCLM ...

More documents

Recommendations

Info

Submódulo de similitud por trayectoria.CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVELAlgoritmo 15 Similitud entre trayectorias atendiendo a todos sus BB.Entrada: Requiere la base de conocimiento de patrones aprendidos, el identificador delobjeto recién detectado y la base de conocimiento de objetos detectados.Salida: Porcentaje de similitud por trayectoria.Se obtiene la posición del nuevo BB detectado por parte del objeto.si Es la primera vez que se detecta el objeto entoncesParte del pseudocódigo anterior.si nosi Lista de patrones con trayectoria similar no está vacía. entoncespara Cada uno de los patrones que ocupan la lista de patrones con trayectoria similarhacerCalcular si existe colisión entre el BB recién detectado y el BB del patróncorrespondientesi Existe colisión entoncesAlmacenar si existe colisión entre el BB de la trayectoria del objeto reciéndetectado con el BB de la trayectoria del patrón correspondiente.Calcular y almacenar el porcentaje de similitud de la trayectoria del objetorecién detectado con la trayectoria del patrón.si nosi Existe el BB-1 en la trayectoria del patrón entoncesCalcular colisión entre BB del objeto y el BB-1 del patrón.si Existe colisión entre el BB del objeto y el BB-1 del patrón entoncesEliminar resultados de colisión anteriores.Almacenar el resultado de la colisión.Calcular y almacenar el porcentaje de similitud con los datos actuales deexistencia de colisión.si noVer algoritmo 16fin sisi noAumentar el contador de fallo de colisión.si Contador de fallo de colisión es mayor o igual a 2 entoncesEliminar trayectoria.fin sifin sifin sifin parafin sifin si154
CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVELSubmódulo de similitud por trayectoria.Algoritmo 16 Continuación del algoritmo Similitud entre trayectorias atendiendo a todossus BB.si Existe BB+1 en la trayectoria del patrón entoncesCalcular colisión entre BB del objeto y el BB+1 del patrón.si Existe colisión entre el BB del objeto y el BB+1 del patrón entoncesEliminar resultados de colisión anteriores.Almacenar el resultado de la colisión.Calcular y almacenar el porcentaje de similitud con los datos actuales de existenciade colisión.si nosi Existe BB+2 en la trayectoria del patrón entoncesCalcular colisión entre BB del objeto y el BB+2 del patrón.si Existe colisión entre el BB del objeto y el BB+2 del patrón entoncesEliminar resultados de colisión anteriores.Almacenar el resultado de la colisión.Calcular y almacenar el porcentaje de similitud con los datos actuales deexistencia de colisión.si noVer algoritmo 17fin sisi noAumentar el contador de fallo de colisión.si Contador de fallo de colisión es mayor o igual a 2 entoncesEliminar trayectoria.fin sifin sifin sisi noAumentar el contador de fallo de colisión.si Contador de fallo de colisión es mayor o igual a 2 entoncesEliminar trayectoria.fin sifin si155
Page 1:
UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHAES
Page 4 and 5:
Roberto García BermejoE-mail: robe
Page 9:
ResumenLos sitemas de vigilancia in
Page 12 and 13:
3.2.4. Equivalencia de vectores. .
Page 14 and 15:
B. Imágenes a color 223Bibliograf
Page 16 and 17:
3.27. Evolución de la detección d
Page 18 and 19:
A.6. Visualización de monitorizaci
Page 21:
AgradecimientosMe gustaría agradec
Page 24 and 25:
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓNCada vez
Page 26 and 27:
¿Qué es un sistema de vigilancia
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37:
Page 38 and 39:
ProblemáticaCAPÍTULO 1. INTRODUCC
Page 40 and 41:
Estructura del documentoCAPÍTULO 1
Page 42 and 43:
CAPÍTULO 2. OBJETIVOSserán almace
Page 45 and 46:
3Antecedentes.3.1. Introducción ge
Page 47 and 48:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Introducc
Page 49 and 50:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Fundament
Page 51 and 52:
Page 53 and 54:
Page 55 and 56:
Page 57 and 58:
Page 59 and 60:
Page 61 and 62:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Estado de
Page 63 and 64:
Page 65 and 66:
Page 67 and 68:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Necesidad
Page 75 and 76:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Tendencia
Page 77 and 78:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Análisis
Page 79 and 80:
CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Ejemplos
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103:
Page 106 and 107:
Metodología de desarrolloCAPÍTULO
Page 108 and 109:
Tecnologías y herramientas utiliza
Page 110 and 111:
Tecnologías y herramientas utiliza
Page 113 and 114:
5Arquitectura de AtravelEn este cap
Page 115 and 116:
CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVE
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126: CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVE
Page 175: CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVE
Page 193: CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVE
Page 196 and 197: EvoluciónCAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y
Page 204 and 205: ResultadosCAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y
Page 220 and 221: CAPÍTULO 7. CONCLUSIONES Y PROPUES
Page 222 and 223: Objetivos alcanzadosCAPÍTULO 7. CO
Page 224 and 225: Objetivos alcanzadosCAPÍTULO 7. CO
Page 226 and 227:
Propuestas de trabajo futuroCAPÍTU
Page 228 and 229:
Conclusiones personalesCAPÍTULO 7.
Page 231 and 232:
AManual de referenciaA.1.Manual de
Page 233 and 234:
APÉNDICE A. MANUAL DE REFERENCIAMa
Page 235 and 236:
Page 237 and 238:
Page 239 and 240:
Page 241 and 242:
Page 243 and 244:
Page 245 and 246:
BImágenes a colorv zvu zuv xXv yYF
Page 247 and 248:
APÉNDICE B. IMÁGENES A COLORBound
Page 249 and 250:
APÉNDICE B. IMÁGENES A COLORFIGUR
Page 251 and 252:
Bibliografía[ABS][AMV09][And89]Ale
Page 253 and 254:
BIBLIOGRAFÍABIBLIOGRAFÍA[Joh98] N
show all

Universidad de - Escuela Superior de InformÃ¡tica (UCLM ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?