Estimación de movimiento en secuencias de imágenes mediante la detección y encaje de puntos relevantes. Aplicación al seguimiento de vehículos para el análisis de trayectorias

Resumo

SE HA DESARROLLADO UN METODO GENERICO PARA LA ESTIMACION DE MOVIMIENTO EN SECUENCIAS DE IMAGENES QUE, AL APLICARLO AL SEGUIMIENTO DE VEHICULOS, PERMITE UNA CARACTERIZACION DE LAS TRAYECTORIAS INDIVIDUALIZADAS DE LOS VEHICULOS, SE DETECTA UN CONJUNTO DE PUNTOS RELEVANTES Y SE REALIZA UNA CORRESPONDENCIA ENTRE PUNTOS PARA IMAGENES CONSECUTIVAS. PARA LA DETECCION DE PUNTOS RELEVANTES SE DESARROLLA UN NUEVO METODO QUE CONSISTE EN LA APLICACION DE UN ANALISIS ESTADISTICO A LAS ORIENTACIONES DEL GRADIENTE EN UN ENTORNO DEL PUNTO. EL METODO ES COMPARADO CON OTROS DETECTORES. EL RESULTADO MUESTRA QUE ES MAS EFICAZ E INMUNE AL RUIDO. LAS NOVEDADES SON LA POSIBILIDAD DE DISCRIMINAR ENTRE TIPOS DE UNIONES Y LA DETECCION DE ASPECTOS CIRCULARES. EL ALGORITMO DE CORRESPONDENCIA Y AGRUPAMIENTO SE BASA EN LOS VALORES DE LAS INTENSIDADES, LA GEOMETRIA DEL AGRUPAMIENTO Y LA SIMILITUD DE MOVIMIENTO. LA BASE DE DATOS CONTIENE 200 TRAYECTORIAS. LAS VARIABLES ANALIZADAS SON: DESPLAZAMIENTO LATERAL, CURVATURA, VELOCIDAD, Y COEFICIENTE DE ROZAMIENTO, EN COORDENADAS DEL MUNDO REAL.