{"id":98058,"date":"2018-03-11T10:18:44","date_gmt":"2018-03-11T10:18:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/estudio-diseno-y-optimizacion-de-tecnicas-de-vision-artificial-para-su-aplicacion-a-los-sistemas-de-videovigilancia\/"},"modified":"2018-03-11T10:18:44","modified_gmt":"2018-03-11T10:18:44","slug":"estudio-diseno-y-optimizacion-de-tecnicas-de-vision-artificial-para-su-aplicacion-a-los-sistemas-de-videovigilancia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/optica\/estudio-diseno-y-optimizacion-de-tecnicas-de-vision-artificial-para-su-aplicacion-a-los-sistemas-de-videovigilancia\/","title":{"rendered":"Estudio, dise\u00f1o y optimizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial para su aplicaci\u00f3n a los sistemas de videovigilancia."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Pedro Gil Jimenez <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis doctoral se realiza un estudio sobre distintas t\u00e9cnicas y algoritmos existentes en la actualidad en el campo de la visi\u00f3n artificial aplicadas a la videovigilancia, y se han desarrollado nuevos algoritmos, aplicando t\u00e9cnicas de tratamiento de se\u00f1ales, y m\u00e1s concretamente de tratamiento de im\u00e1genes, para un sistema de videovigilancia de segunda generaci\u00f3n.  con dichos algoritmos se ha conseguido desarrollar un sistema con una gran fiabilidad, reduciendo la probabilidad de error del sistema, especialmente en sistemas de videovigilancia donde los equipos empleados, especialmente los sistemas de captaci\u00f3n de im\u00e1genes, no son de gran calidad. Al mismo tiempo, se ha conseguido reducir la complejidad computacional de los algoritmos, lo que nos permite cumplir con las restricciones de funcionamiento en tiempo real de un sistema de segunda generaci\u00f3n. En concreto, la tesis doctoral se ha centrado en el estudio y desarrollo de nuevos esquemas de procesado en los siguientes aspectos relacionados con la vigilancia a partir de secuencias de v\u00eddeo:  \u00c2\u00bf\tesquemas de detecci\u00f3n de movimiento a partir de una serie de secuencias de v\u00eddeo captadas por una videoc\u00e1mara est\u00e1ndar. Los algoritmos desarrollados en este apartado tratan de determinar de la forma m\u00e1s precisa posible cuando se est\u00e1n produciendo eventos extra\u00f1os en la escena observada por la videoc\u00e1mara, como movimientos o comportamientos an\u00f3malos de los elementos en la escena, que merezcan la atenci\u00f3n de los operadores, para tratar de evaluar la actividad en la zona observada y actuar en consecuencia. \u00c2\u00bf\tesquemas de estimaci\u00f3n de distancia a partir de una secuencia est\u00e9reo captada por dos c\u00e1maras de v\u00eddeo independientes trabajando simult\u00e1neamente. Estos algoritmos determinan, a partir del an\u00e1lisis de dos im\u00e1genes simult\u00e1neas de la misma escena captada desde distintos puntos de vista, la distancia a la que se encuentran los objetos en la escena del sistema de captaci\u00f3n de im\u00e1genes. Como el algoritmo \u00fanicamente se centra en los objetos detectados, el tiempo de c\u00e1lculo se ve notablemente reducido, a la vez que se reduce el n\u00famero de falsas correspondencias y errores por oclusiones. \u00c2\u00bf\tesquemas de c\u00e1lculo de profundidades a partir del desenfoque de la imagen. Respecto al apartado anterior, las t\u00e9cnicas de estimaci\u00f3n de distancias mediante el desenfoque tienen la ventaja de que s\u00f3lo necesitan una imagen de la escena para poder calcular la profundidad de los objetos. De esta forma, es posible reducir el precio del sistema, a costa de reducir la precisi\u00f3n de la medida que, en general, suele ser peor que en sistemas est\u00e9reo de dos c\u00e1maras. \u00c2\u00bf\tesquemas de clasificaci\u00f3n de formas. A partir de los objetos detectados, ya sea mediante detecci\u00f3n de movimiento o cualquier otro esquema, se ha desarrollado un algoritmo capaz de clasificar dichos objetos dentro de un grupo de formas determinado.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Estudio, dise\u00f1o y optimizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial para su aplicaci\u00f3n a los sistemas de videovigilancia.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Estudio, dise\u00f1o y optimizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial para su aplicaci\u00f3n a los sistemas de videovigilancia. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Pedro Gil Jimenez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 15\/12\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Saturnino Maldonado Basc\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Antonio  jos\u00e9 Albiol colomer <\/li>\n<li>Mar\u00eda no Rinc\u00f3n zamorano (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Perez jimenez (vocal)<\/li>\n<li>Francisco L\u00f3pez ferreras (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Pedro Gil Jimenez En esta tesis doctoral se realiza un estudio sobre distintas t\u00e9cnicas y algoritmos existentes 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