Inteligencia artificial

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TÍTULO

Comparativa del Filtro de partículas con el Filtro de Kalman para el seguimiento de objetos en secuencias de imágenes.

BREVE DESCRIPCIÓN

Este proyecto fin de carrera se engloba dentrode la investigación desarrollada en el departamento de inteligencia artificial y dedicada a la vigilancia.

En general, la meta de los sistemas de vigilancia visual semiautomática es (1)monitorizar el entorno, (2) diagnosticar las situaciones (relaciones espacio-temporales entre distintos objetos de interés en una secuencia de imágenes) y (3) generar las acciones pertinentes, en colaboracióncon los agentes humanos, ante situaciones de alerta.

La vigilancia es una macrotarea multidisciplinar que afecta a un número cada vez mayor de escenarios, servicios y usuarios. Su objetivo es ladetección de amenazas a través de la observación continua de áreas importantes y vulnerables de un escenario considerado de valor económico, social o estratégico por ser susceptibles de robos, incendios,vandalismo o atentados. La gama de escenarios, y por tanto de necesidades, es muy diversa y de muy diferente complejidad, desde la simple detección de movimiento que hace saltar la alarma, hasta todoun sistema integral de control que monitoriza plurisensorialmente, diagnostica la situación y planifica una serie de actuaciones coherentes. En cualquier caso, implica la observación de objetosmóviles (personas, vehículos, etc.) en un ambiente determinado para proporcionar una descripción de sus acciones e interacciones. Esto supone, a su vez, la detección de los objetos en movimiento y suseguimiento, la clasificación de los objetos, el análisis del movimiento particularizado para distintos tipos de objetos y la interpretación de la actividad orientada a la tarea de vigilancia.Centrándonos en la detección de objetos móviles, en múltiples ocasiones, los objetos quedan ocluidos bien por un objeto fijo de la escena o bien por otro objeto móvil. Por tanto, resulta interesante...
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