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Submódulo de fusión de patronesCAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVELAlgoritmo 20 Fusión de patrones.Entrada: Requiere la base de conocimiento de patrones aprendidos y la base deconocimiento de objetos detectados, identificador del objeto que pasa a ser patrón.Salida: Porcentaje de similitud por trayectoria.si Si un elemento pasa a formar parte de la base de conocimiento de patrones entoncessi No está vacía la lista de patrones con trayectoria similar o recorrido similar entoncespara Todos los patrones con los que existe similitud hacerObtener el identificador de un patrón de la lista de similitud de patronessi Si el porcentaje de similitud es al menos superior al 80% entoncespara Todo BB que forman la trayectoria del patrón hacerRealizar fusión BB clave a BB clave.Calcular BB intermedios.Añadir la velocidad a cada BB fusionado.fin paraCalcular la trayectoria del recorrido de la trayectoria fusionada.Calcular el tipo de trayectoria que era, PEDESTRIAN o VEHICLE.Asignar categoría a la nueva trayectoria, NOT_CLASSIFIED, NORMAL oUNNORMAL.fin sifin parafin sifin siAñadir el patrón reslultante a la base de conocimiento de patrones aprendidos.164
CAPÍTULO 5. ARQUITECTURA DE ATRAVELSubmódulo de fusión de patronespatrón con el que exista una similitud superior al 80%. Así sucesivamente con el resto depatrones que tengan una similitud superior al 80%.La fusión de dos patrones consiste en la obtención de la trayectoria de los dos patrones,para cada BB clave que esté formado ambas trayectorias se realiza la fusión aplicando elalgoritmo 6. El resultado de la fusión de estos BB se almacenan, en una lista denominadaTrajectory_vector en la que se encuentran los BB fusionados. Durante el proceso de fusiónse obtiene también la velocidad entre cada fragmento existente y se almacena la velocidadmedia de cada fragmento. Una vez fusionados los BB clave de ambos patrones. Se calculanlos BB intermedios de los BB clave calculados. Por último, se calcula el recorrido delmovimiento realizado por la nueva trayectoria resultante. Ya se ha obtenido el patrónresultante de la fusión de dos patrones, ahora se realiza la misma operación con el restode patrones existentes en la lista de patrones con una similitud superior al 80%. Una vezrealizada la fusión de todos los patrones similares se almacena el patrón resultante de lafusión en la base de conocimiento de patrones aprendidos.Módulo de Depuración.El objetivo de la utilización de este submódulo es la correcta implementación delos diferentes algoritmos que componen la aplicación. De esta forma, que la utilizaciónde este submódulo ha facilitado la obtención de resultados a la hora de comprobar elcomportamiento de Atravel. Atravel es una aplicación implementada utilizando el lenguajede programación de Python. Este lenguaje incorpora un módulo propio de depuracióndenominado pdb (Python DeBugger). Este módulo permite conocer de forma rápida yprecisa, cualquier error existente en el código de programación.Las pruebas utilizadas a cada uno de los diferentes submódulos que componen laaplicación han sido pruebas de caja negra. La utilización de estas pruebas consiste enintroducir una serie de entradas correspondientes a cada módulo y analizar las salidas queéste genera. Dada la dificultad de comprobar el correcto comportamiento de los diferentesmódulos se ha utilizado la herramienta de modelado gráfico Blender.Para comprobar el funcionamiento de los diferentes módulos se han modelado diferentesobjetos y escenas utilizando Blender. Tales como la generación de un objetos de tipoCube, Plane, Camera, para comprobar situaciones, como la correcta generación, de un BBintermedio a dos BB, correcto almacenamiento de la trayectoria, correcto almacenamientodel recorrido, fusión de BB, etc.165
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Roberto García BermejoE-mail: robe
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ResumenLos sitemas de vigilancia in
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B. Imágenes a color 223Bibliograf
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3.27. Evolución de la detección d
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A.6. Visualización de monitorizaci
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AgradecimientosMe gustaría agradec
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ProblemáticaCAPÍTULO 1. INTRODUCC
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3Antecedentes.3.1. Introducción ge
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