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Título: Serviço Flexível de Detecção de Seres Humanos para Espaços Inteligentes Baseados em Redes de Câmeras
Autor(es): Almonfrey, Douglas
Orientador: Vassallo, Raquel Frizera
Coorientador: Salles, Evandro Ottoni Teatini
Data do documento: 26-Jul-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: O desenvolvimento de pesquisas voltadas para espaços inteligentes tem sido recorrente na úl-tima década. Como uma instância da computação ubíqua, a ideia geral é extrair informação doambiente e usá-la para interagir e prover serviços para os atores nele presentes. O emprego desensores é fundamental nessa área e seres humanos são, geralmente, os atores envolvidos. Nessesentido, nesta tese de doutorado, propõe-se um detector de seres humanos para ser empregadoem um espaço inteligente baseado em uma rede de câmeras. O detector é implementado utili-zando conceitos de computação em nuvem e arquitetura orientada a serviços (service-orientedarchitecture- SOA). Como principal contribuição deste trabalho, o detector de seres humanosé desenvolvido como um serviço, que é escalável, confiável e paralelizável. É também umapreocupação que o serviço proposto seja flexível, não dependente dehardwareespecífico e omenos estruturado possível, atendendo a diferentes aplicações e serviços do espaço inteligente.Uma rede de câmeras, que no cotidiano se encontra normalmente instalada em diferentes am-bientes, é empregada para eliminar problemas apresentados por detectores de seres humanosbaseados em uma única câmera. De forma a validar a solução desenvolvida, implementam-setrês aplicações provas de conceito (PdC) de diferentes tarefas reais do dia a dia. Duas das tarefasapresentadas envolvem a navegação de um robô e demandam a percepção sobre a localizaçãotridimensional dos seres humanos presentes no ambiente. No que diz respeito aos requisitosde tempo e qualidade de detecção, o serviço proposto mostrou-se adequado para interagir comos outros serviços da arquitetura do espaço inteligente, de maneira a completar, de forma bemsucedida, as tarefas relativas a cada aplicação desenvolvida. Como uma contribuição adicional,um procedimento de extração de características, baseado na teoria da análise de componentesindependentes (independent component analysis- ICA), é proposto como parte de um detectorde seres humanos. Testes são conduzidos, em bases de dados públicas, de forma a avaliar oprocedimento desenvolvido. A área da detecção de pedestres é empregada como estudo de casopara o desenvolvimento e análise do detector de seres humanos, devido a maturidade dessa áreana comunidade científica. O método de extração de características proposto é também utilizadocomo parte do fluxograma de operação do serviço de detecção de seres humanos desenvolvido.Dessa forma, esse procedimento também é analisado em aplicações de tempo real, no contextode espaços inteligentes.
The topic of intelligent spaces has experienced increasing attention in the last decade. As aninstance of the ubiquitous computing paradigm, the general idea is to extract information fromthe ambient and use it to interact and provide services to the actors present in the environment.The sensory analysis is mandatory in this area and humans are usually the principal actorsinvolved. In this sense, we propose a human detector to be used in an intelligent space based ona multi-camera network. Our human detector is implemented using concepts of cloud computingand service-oriented architecture (SOA). As the main contribution of the present work, thehuman detector is designed to be a service that is scalable, reliable and parallelizable. It isalso a concern of our service to be flexible, decoupled from specific processing nodes of theinfrastructure and less structured as possible, attending different intelligent space applicationsand services. Since it can be easily found already installed in many different environments,a multi-camera system is used to overcome some difficulties traditionally faced by existinghuman detection methods that are based in only one camera. To validate our approach, weimplement three different applications that are proof of concept (PoC) of many day-to-day realtasks. Two of these applications are related to robot navigation and demand the knowledge aboutthe tridimensional localization of the humans present in the environment. With respect to timeand detection performance requirements, our human detection service has proved to be suitablefor interacting with the other services of our Intelligent Space, in order to successfully completethe tasks of each application. As an additional contribution, a feature extraction procedure basedon the independent component analysis (ICA) theory is proposed as part of a detector andevaluated in public datasets. The pedestrian detection area is used as a playground to developthe human detector since it is the most mature research area of the human detection literature.The resulted detector is also used in the pipeline of the proposed human detection service, thus,being also applied in real-time applications in the intelligent space used as our testbed.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10921
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