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Sistema de SegurançaBaseado em Análise de Imagens
Diego Mendes Rodrigues
Introdução
O Pitbull 2.0 é um software de segurança baseado na detecção de movimentos em tempo real
Câmera analógica + Placa de captura + V4L2
Processos + Interface
Desafios
Desafios e melhorias para a versão 2.0
Ajuste na captura Método eficaz de para detecção de movimentos Estudo e implantação de filtros digitais Programação em tempo real
Memória compartilhada Sincronismo
Filtros Digitais
Filtro de Média 3x3
Filtros Digitais
Filtro de Média 3x3
9/19/19/1
9/19/19/1
9/19/19/1
wi
wik
vj
vjl
ljkihlkfjig ),(),(),(
3,32,31,3
3,22,21,2
3,12,11,1
hhh
hhh
hhh
t)dt-s(x)h(x)(xg
Filtros Digitais
Filtro Gaussiano
Filtros Digitais
Filtro Gaussiano
25,043,025,0
43,073,043,0
25,043,025.0
wi
wik
vj
vjl
ljkihlkfjig ),(),(),(
3,32,31,3
3,22,21,2
3,12,11,1
hhh
hhh
hhh
t)dt-s(x)h(x)(xg
Impacto da Aplicação dos Filtros
Análise sem filtro: erro em torno de 9%
Análise com filtro de média 3X3: erro em torno de 0%
Análise com filtro Gaussiano: erro em torno de 1%
Método de Análise – Proposta 1
Análise de Frames
Método de Análise – Proposta 1
Amostra de pixels
68% dos valores de Y no intervalo[Ymed – 1*desv , Ymed + 1*desv]
95% dos valores de Y no intervalo[Ymed – 2*desv , Ymed + 2*desv]
Método de Análise – Proposta 1
Matriz De
Médias
Matriz De
Desvios
Método de Análise – Proposta 1
Matriz De
Médias
Matriz De
Desvios
Matriz Y
Frame
Matriz Deteccão
320x240320x240
320x240
Método de Análise – Surto
Método de Análise – Proposta 2
Análise espacial com regiões 10x10 Cada bloco 10x10 é tratado
temporalmente
Matriz De
Médias
Matriz De
Desvios
Matriz Y
Frame
Matriz Deteccão
Matriz De
Blocos
320x240
32x24
32x24
32x24
32x24
Detecção de Movimento
O valor de cada pixel, da matriz de luminância, de cada novo frame capturado, é comparado com a matriz de médias somada à tolerância da matriz de desvios, calculadas na seqüência anterior:
dentro da faixa tolerada, ou seja, [Ymed – 2*Y - offset , Ymed – 2*Y + offset], utiliza-se zero na matriz de detecção.
Quando o valor do pixel está fora do valor esperado, utiliza-se o valor da diferença na matriz de deteção.
Localização do Movimento
Exemplo de matriz de detecção Movimento foi detectado e está representado
pelos valores em laranja. Os valores em azul representam “falsos posivitos”.
Localização do Movimento
Exemplo de matriz de detecção com filtro de moda modificado
Localização do Movimento
Exemplo de matriz de detecção com centro destacado
Centro do Movimento
Coordenadas do Centro do Movimento
Protocolo YPit
Bordas de Imagem
Protocolo YPit
Transporte de Informações
Protocolo YPit
Transporte de Informações
Protocolo YPit
Implementação
Diagrama de Contexto
Implementação
Diagrama de Fluxo de
Dados Geral
Implementação
Diagrama de Fuxo de Dados – Interface
Implementação
Diagrama de Fluxode Dados –
Processos
Memória Compartilhada
Sincronismo
Situação ideal de trabalho
Sincronismo
Execução real dos processos
Sincronismo
Fator de sincronismo temporal
Sincronismo
Limites de proximidade
Sincronismo
Variação de velocidade de análise
Sincronismo
Variação de velocidade de captura
Sincronismo – Taxa constante
Material Utilizado
Interface
Interface
Interface
Interface
Obrigado!Diego Mendes [email protected]
