Universidad de - Escuela Superior de Informática (UCLM ...

CAPÍTULO 3. ANTECEDENTES.Ejemplos Sistemas de vídeo vigilancia.cognitiva a los sistemas de videovigilancia, para proporcionar un conocimiento de alto nivela las actividades que ocurren en la escena. Las situaciones que ocurren en la escena sepueden clasificar en tres categorías semánticas(objetos, acciones y eventos).Específicamente las actividades observadas pueden estar basados en un diccionariosemántico que contiene tres categorías principales:1. Detección de objetos (peatones o vehículos).2. Acciones([And89], [DM04]).3. Característica estáticas de la escena.De acuerdo con este esquema los objetos pueden realizar movimientos dentro de laescena y pueden interactuar con otros objetos o con las características de la escena. Másformalmente, las expresiones semánticas son creadas utilizando el movimiento de objetoscomo sujeto de las expresiones semánticas, las acciones como verbos y las característicasestáticas de la escena como objetos o complementos de la expresión.El modelo se basa en un sistema de videovigilancia con la habilidad de aprenderautomáticamente utilizando los datos obtenidos por el sistema durante un extenso períodode tiempo.El aprendizaje automático se puede utilizar para crear modelos diferentes de cadaobjetos (es decir, peatones, vehículos,camiones, etc) e identificar automáticamente el tipode situación que se produce en un lugar particular de la escena.La geometría de la escena condiciona los movimientos de los objetos. Además lostipos de eventos que se producen se pueden asociar con regiones específicas. Por ejemplo,restringir la circulación de vehículos que circulan por un carril específico con unadirección específica. El método de aprendizaje semántico que atiende a los mecanismosde detección de movimientos de los objetos empleados en el modelo KUES es actualmenteun enfoque de ingeniería inversa para la identificación de estas regiones (ver figura 3.25).Este modelo hace una libre correspondencia con el método [Joh98], que puede aprenderFIGURA 3.25: Reconstrucción de la actividad de la escena.automáticamente el posicionamiento de cámaras que componen una red, determinando si67