Universidad de - Escuela Superior de Informática (UCLM ...
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ResultadosCAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y RESULTADOSTipo deArchivoNúmero deArchivosLíneas enBlancoLíneas deComentarioLíneas deCódigoTotalLíneasPython 19 378 669 4038 5085Script 1 10 9 59 78TOTAL 20 388 678 4097 5163FIGURA 6.3: Representación del número de archivos y líneas de código, comentadas y enblanco, utilizadas en el desarrollo de Atravel.Verdadero Negativo: Situación anómala correctamente clasificada como anómala(VN).Falso Positivo: Situación anómala incorrectamente clasificada como normal (FP).Falso Negativo: Situación normal incorectamente clasificada como anómala (FN).Las medidas utilizadas y los resultados obtenidos son:VPR: Sensibilidad o razón de verdaderos positivos.V PR = V PV = V PV P + FN(6.1)FPR: Sensibilidad o razón de falsos negativos.FPR = FPN = FPFP +V N(6.2)ACC: Precisión o exactitud.ACC =(V P +V N)(P + N)(6.3)6.2.1. Resultados con entorno virtualPara estudiar el comportamiento de Atravel es necesario contar con un despliegue previode monitorización de una escena. Para ello, se necesitan requisitos, como la elección de laescena, colocación, posicionamiento y calibrado de cámaras, segmentación y tracking. Trasel proceso de Tracking comienza el funcionamiento de Atravel. Sin embargo, el desplieguede todas estas etapas de la monitorización es demasiado costoso y laborioso. De manera, quese ha desarrollado un entorno virtual muy sencillo, para poder estudiar el comportamiento184

CAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y RESULTADOSResultadosde la aplicación a medida que se han ido incorporando los diferentes módulos que componenla aplicación.Para obtener los resultados tras la etapa de Tracking se ha empleado un script quepermite determinar en un archivo de texto, todos los datos necesarios para el análisis delcomportamiento de objetos llevado a cabo por Atravel (véase la sección 5.1.1). El modeladode la escena virtual ha sido elaborado utilizando la herramienta Blender.La escena virtual utilizada está compuesta de tres cámaras virtuales, un plano, y unconjunto de bounding box o cajas que se desplazan a lo largo del plano (véase figura 6.4).FIGURA 6.4: Representación del entorno virtual 3D.La prueba virtual ha tenido una duración de 2000 frames, en la cuál se han analizadolos comportamientos de los diez objetos que han sido creados para la prueba de losdiferentes. Debido a que la realización de esta prueba virtual tiene como objetivo principalcomprobar el correcto funcionamiento de cada uno de los módulos, los resultados obtenidosson totalmente correctos, ya que no aparecen factores externos que puedan distorsionar lamonitorización y el análisis de comportamientos de los objetos.Se trata de un escenario ideal, en la que se realiza un desplazamiento de diez objetos pordiferentes zonas de la escena. Cinco de los objetos son de tipo vehículos y los otros cincoobjetos son de tipo peatón.En la figura 6.5, se detallan los resultados obtenidos tras la detección de los objetossobre la escena. Hace referencia al número de trayectorias detectadas correctamente en elentorno. Esto significa, que el sistema ha detectado al objeto sobre la escena con su tipo ydimensiones correctamente, es decir, sin aparecer errores en la detección del objeto, bienpor oclusión o por error en etapas anteriores del sistema.También se ha comprobado el comportamiento del sistema en la representación de latrayectoria, recorrido y velocidad. La representación de éstos submódulos resulta de granimportancia para el análisis del comportamiento de los objetos. Se ha analizado que larepresentación de estas tres funcionalidades para comprobar si existe correspondencia entre185

ResultadosCAPÍTULO 6. EVOLUCIÓN Y RESULTADOSTipo <strong>de</strong>ArchivoNúmero <strong>de</strong>ArchivosLíneas enBlancoLíneas <strong>de</strong>ComentarioLíneas <strong>de</strong>CódigoTotalLíneasPython 19 378 669 4038 5085Script 1 10 9 59 78TOTAL 20 388 678 4097 5163FIGURA 6.3: Representación <strong>de</strong>l número <strong>de</strong> archivos y líneas <strong>de</strong> código, comentadas y enblanco, utilizadas en el <strong>de</strong>sarrollo <strong>de</strong> Atravel.Verda<strong>de</strong>ro Negativo: Situación anómala correctamente clasificada como anómala(VN).Falso Positivo: Situación anómala incorrectamente clasificada como normal (FP).Falso Negativo: Situación normal incorectamente clasificada como anómala (FN).Las medidas utilizadas y los resultados obtenidos son:VPR: Sensibilidad o razón <strong>de</strong> verda<strong>de</strong>ros positivos.V PR = V PV = V PV P + FN(6.1)FPR: Sensibilidad o razón <strong>de</strong> falsos negativos.FPR = FPN = FPFP +V N(6.2)ACC: Precisión o exactitud.ACC =(V P +V N)(P + N)(6.3)6.2.1. Resultados con entorno virtualPara estudiar el comportamiento <strong>de</strong> Atravel es necesario contar con un <strong>de</strong>spliegue previo<strong>de</strong> monitorización <strong>de</strong> una escena. Para ello, se necesitan requisitos, como la elección <strong>de</strong> laescena, colocación, posicionamiento y calibrado <strong>de</strong> cámaras, segmentación y tracking. Trasel proceso <strong>de</strong> Tracking comienza el funcionamiento <strong>de</strong> Atravel. Sin embargo, el <strong>de</strong>spliegue<strong>de</strong> todas estas etapas <strong>de</strong> la monitorización es <strong>de</strong>masiado costoso y laborioso. De manera, quese ha <strong>de</strong>sarrollado un entorno virtual muy sencillo, para po<strong>de</strong>r estudiar el comportamiento184

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