Procedimiento y sistema de análisis de imágenes.

Procedimiento y sistema de análisis de imágenes.

Procedimiento de análisis de imágenes que comprende una etapa de adquisición de imágenes,

en la que se capturan imágenes de una zona del exterior, una etapa de procesamiento de imágenes, a través de la cual se identifica los objetos móviles de las imágenes y se determina si hay algún intruso en esa zona exterior y la categoría del mismo y, previamente a estas etapas, existe una etapa que comprende las siguientes fases:

- fase de adquisición de muestras que comprende una serie de subfases (de adquisición de imagen, de procesamiento de imagen y de pre-clasificación de personas) que se realizan de forma reiterada hasta obtenerse un determinado número de muestras; y

- fase de calibración que obtiene el tamaño de una persona para cada posición de la imagen.

El sistema de análisis de imágenes tiene los elementos funcionales aptos para realizar el procedimiento de análisis de imágenes.

Procedimiento y sistema de análisis de imágenes.

Campo de la técnica La presente invención hace referencia a un procedimiento de análisis de imágenes en el que se definen unos procedimientos de pre-clasificación de personas, de adquisición de muestras y de calibración para sistemas de análisis de imágenes así como el sistema de imágenes que utiliza dicho procedimiento.

Preferiblemente, el sistema de análisis de imágenes se aplica en el campo de la seguridad y, más concretamente, en el de la detección de intrusos en circuitos de videovigilancia.

Estado de la Técnica anterior

Los sistemas de videovigilancia más sencillos que existen en el estado de la técnica capturan de forma continuada la imagen de una zona del espacio que se quiere proteger de la invasión de intrusos y una persona vigilante comprueba constantemente dichas imágenes para asegurar que no haya ningún intruso en dicha zona. Es decir, en estos sistemas de videovigilancia más sencillos se hace imprescindible la intervención humana para controlar constantemente las imágenes capturadas.

En el estado de la técnica también existen sistemas de videovigilancia que intentan reducir al máximo la intervención humana haciéndolos más eficientes y menos costosos a nivel de capital humano para el propietario de dichos sistemas de videovigilancia. Para ello, deben activar una alarma en caso de detección de intrusos de forma automática haciendo así innecesaria la continua intervención humana vigilando las imágenes capturadas.

Estos sistemas de videovigilancia algo más complejos requieren definir las características del intruso para que así cuando algún objeto cumpla con ellas se active la correspondiente alarma. Dichos sistemas de videovigilancia se componen de una etapa de segmentación, que permite clasificar los píxeles de la imagen en dos categorías: objetos móviles y fondo, una etapa de detección y seguimiento de objetos móviles, una etapa de cálculo de características de los objetos (generalmente características como tamaño, relación de aspecto, velocidad relativa, etc.) y una etapa de clasificación del objeto como intruso o no intruso.

Tal y como se ha comentado es de gran importancia definir de entrada aquellos valores de las características por los cuales se considerará que un objeto es un intruso. Ello significa que en la puesta en marcha por primera vez del sistema de análisis de imágenes es fundamental un calibrado del sistema para poder calcular así las características que definen a una persona en este sistema y, entonces, cuando haya un objeto que tenga estas características se active la alarma.

Así por ejemplo, ya en el documento “Multiple View Geometr y in Computer Vision”, Hartley et al., Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido (2000) , se define la calibración como el proceso por el cual se determinan los parámetros intrínsecos y extrínsecos de una cámara, sea de forma automática (analizando el contenido de la imagen) o mediante la introducción manual de éstos.

En un estado de la técnica más avanzado, el procedimiento de calibración permite convertir una serie de características de un objeto de referencia a un sistema de referencia común independiente del tipo de cámara que se utilice y, en consecuencia, de parámetros intrínsecos (como, entre otros, las características de fabricación) , y del lugar desde donde se esté observando la escena y, en consecuencia, de parámetros extrínsecos (como, entre otros, la posición de las cámaras) .

Entonces, dependiendo del resultado final del procedimiento, se puede diferenciar entre una calibración débil, si se obtienen para cada posición de la imagen las dimensiones del objeto de referencia, y una calibración fuerte o métrica si se obtienen los parámetros intrínsecos y extrínsecos del dispositivo de adquisición de imágenes para calcular en cada posición de la imagen las dimensiones del objeto de referencia.

Además, el tipo de calibración también dependerá del objeto de referencia que se utilice, siendo habitual en el sector de la vigilancia el uso de personas.

Así las cosas, el estado de la técnica más cercano a la invención que se ha podido encontrar es el formado por los documentos Patente US7596241 y Patente ES2364915.

La primera patente hace referencia a un procedimiento de calibración métrica en el que se utilizan personas como objeto de referencia. Los inconvenientes que presenta esta patente es que para obtener la estimación de la variación del objeto de referencia (que es una persona) en cada posición de la imagen se utiliza la estimación que aparece en “Bayesian Autocalibration for Surveillance”, Krahnstoever et al., Tenth IEEE Internacional Conference on Computer Vision (ICCV’05) , vol. 2 (Oct. 2005) la cual es muy propensa a errores dando lugar a un procedimiento de calibración muy poco robusto y sólido.

La segunda patente hace referencia a un procedimiento de calibración que puede ser tanto métrico como débil pero en el que también se utilizan personas como objeto de referencia. Los inconvenientes que presenta esta patente es que en la calibración débil se impone que los objetos móviles observados durante la calibración sean única y exclusivamente personas lo que impide el uso de los sistemas de videovigilancia en zonas de exterior en las que haya cierto movimiento de objetos diferentes a personas. Además, se requiere que la persona (objeto de referencia) recorra todas las posiciones del área de detección, alargando en gran medida el procedimiento de calibración. Por último, este procedimiento de calibración es muy propenso a introducir muestras erróneas o aberraciones sobre el tamaño de una persona.

La presente invención tiene como principal finalidad obtener un procedimiento de calibración o un sistema de calibración, independiente del tipo de dispositivo de adquisición de imágenes y de la ubicación de éste, que permita utilizar un sistema de análisis de imágenes en zonas muy concurridas por cualquier tipo de objeto móvil, sin necesidad de que la persona de referencia tenga que situarse en cada posición del área de detección y reducir la duración del procedimiento de calibración. Para ello, el procedimiento o sistema de calibración debe utilizar un procedimiento de adquisición de muestras o un sistema de adquisición de muestras, apto para realizar tal procedimiento de adquisición de muestras, requiriéndose que tales procedimiento o sistema de adquisición de muestras utilicen un procedimiento o sistema de pre-clasificación de personas. Además, el sistema de análisis de imágenes que utilice tal procedimiento de calibración ha de permitir clasificar a los intrusos en las categorías de personas, coches o ninguna de las dos.

Explicación de la invención La presente invención logra superar todos los inconvenientes así como defectos mencionados anteriormente en el estado de la técnica y alcanzar la finalidad descrita en el párrafo anterior.

La invención consiste en un procedimiento de pre-clasificación de personas, en un procedimiento de adquisición de muestras y en un procedimiento de calibración para sistemas de análisis de imagen, preferiblemente, sistemas de videovigilancia y en los sistemas de pre-clasificación de personas, de adquisición de muestras y de calibración correspondientes así como en un sistema de análisis de imagen que utilice alguno de dichos procedimientos o sistemas.

Un dispositivo de adquisición de imágenes proporciona una imagen que se envía a un sistema de procesamiento de imágenes que se encarga de determinar si en ella hay algún objeto móvil, y si es el caso se obtienen una serie de características de dicho objeto, como mínimo alguna de estas seis: relación de aspecto, saliencia, coherencia de trayectoria, ocupación de caja, dispersión e histograma de gradientes orientados, y se decide a través de un sistema de pre-clasificación de personas, que contiene los elementos funcionales necesarios para realizar un procedimiento de pre-clasificación de personas, si es una persona. En caso afirmativo, se le asigna un identificador y se almacenan los datos consistentes en la posición y tamaño de dicho objeto móvil.

En cada iteración se repite el método acabado de explicar almacenándose la posición y tamaño del objeto móvil si el sistema de pre-clasificación de personas ha decidido que era una persona. El conjunto de todas estas iteraciones definirían el procedimiento de adquisición de muestras y asociado a este procedimiento de adquisición de muestras existiría un sistema de adquisición de muestras que contenga los elementos funcionales capaces para desarrollar dicho procedimiento.

Una vez... [Seguir leyendo]

1. Procedimiento de análisis de imágenes que comprende una etapa de adquisición de imágenes, en la que se capturan imágenes de una zona del exterior, a través de un dispositivo de adquisición de imágenes, y una etapa de procesamiento de imágenes, a través de la cual se identifica los objetos móviles de las imágenes y se determina si hay algún intruso en esa zona exterior y la categoría del mismo,

caracterizado porque comprende además una etapa previa a las anteriores etapas que comprende las siguientes fases:

fase de adquisición de muestras que se divide en las siguientes sub fases las cuales se realizan de forma reiterada hasta obtenerse un determinado número de muestras:

sub fase de adquisición de imagen que permite obtener una imagen de una zona del exterior a través del dispositivo de adquisición de imágenes;

sub fase de procesamiento de imagen a través de la cual se determina si en dicha imagen existe algún objeto móvil; y

sub fase de pre-clasificación de personas que determina si el objeto móvil identificado es una persona o no, almacenándose como muestra en caso de ser persona los datos tamaño y posición del objeto móvil identificado; y

fase de calibración que obtiene el tamaño de una persona para cada posición de la imagen a partir de los datos tamaño y posición obtenidos para cada objeto identificado como persona en la fase de adquisición de muestras.

2. Procedimiento de análisis de imágenes según la reivindicación 1 caracterizado porque la fase de calibración de la etapa previa comprende una sub fase de descarte de aberraciones y/o una sub fase de estimador de modelos.

3. Procedimiento de análisis de imágenes según las reivindicaciones 1 ó 2 caracterizado porque la sub fase de procesamiento de imagen incluida en la fase de adquisición de muestras de la etapa previa comprende por lo menos una etapa de segmentación, una etapa de detección y seguimiento de objetos y una etapa de cálculo de características.

4. Procedimiento de análisis de imágenes según la reivindicación 3 caracterizado porque la etapa de cálculo de características de la sub fase de procesamiento de imagen de la fase de adquisición de muestras de la etapa previa obtiene por lo menos alguna de estas seis características, relación de aspecto, saliencia, coherencia de trayectoria, ocupación de caja, dispersión e histograma de gradientes orientados del objeto móvil identificado.

5. Procedimiento de análisis de imágenes según la reivindicación 4 caracterizado porque la sub fase de preclasificación de personas de la fase de adquisición de muestras de la etapa previa, determina si un objeto móvil identificado es una persona a partir de al menos una de las características obtenida en la etapa de cálculo de características de la sub fase de procesamiento de imagen de la fase de adquisición de muestras de la etapa previa.

6. Procedimiento de análisis de imágenes según la reivindicación 5 caracterizado porque la sub fase de preclasificación de personas de la fase de adquisición de muestras de la etapa previa, para determinar si un

objeto móvil identificado es una persona

debe superar un umbral T, donde:

son los pesos multiplicativos asociados a cada una de al menos una de las seis características,

relación de aspecto, saliencia, coherencia de trayectoria, ocupación de caja, dispersión e histograma de gradientes orientados;

son los pesos aditivos asociados a cada una de al menos una de las seis características, relación de aspecto, saliencia, coherencia de trayectoria, ocupación de caja, dispersión e histograma de gradientes orientados.

7. Procedimiento de análisis de imágenes según cualquiera de las reivindicaciones anteriores caracterizado porque la etapa de procesamiento de imágenes comprende por lo menos las siguientes sub etapas

sub etapa de segmentación;

sub etapa de detección y seguimiento de objetos;

sub etapa de cálculo de características que permite obtener al menos alguna de estas nueve

5 características: tamaño normalizado, velocidad, distancia recorrida, relación de aspecto, saliencia, coherencia de trayectoria, ocupación de caja, dispersión e histograma de gradientes orientados del

objeto móvil identificado

sub etapa en la que a partir de unas reglas de decisión se establecerá la categoría a la que

pertenece el objeto móvil identificado

10 sub etapa de decisión en la que a partir de unas reglas de intrusión se establecerá si el objeto móvil identificado de la categoría que se acaba de establecer es un intruso y en caso afirmativo se

activará la alarma.

8. Sistema de análisis de imágenes caracterizado porque tiene elementos funcionales aptos para realizar

cualquiera de los procedimientos de análisis de imágenes según las reivindicaciones anteriores.

Fig. 1 Fig. 2 Fig. 3 Fig. 4

Fig. 5

Fig. 6 Fig. 7