Algoritmos paralelos para el análisis de videos full-HD de flujo vehicular registrados desde un UAV (unmanned aerial vehicle)

Acronym

P_UAV-TRAF

Consortium Coordinator

Rodriguez Valderrama, Paul Antonio

Start Date

March 3, 2014

End Date

December 18, 2015

Status

https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido

Tipo de proyecto

https://purl.org/pe-repo/ocde/tipoProyecto#investigacionBasica

Description

Recientemente se ha propuesto el método Principal Component Pursuit (PCP) [2,3] como una alternativa robusta (ante datos irregulares) a técnicas mas tradicionales (PCA [7] y técnicas derivadas). PCP es exitosamente usado para segmentar automáticamente objetos en movimiento del fondo (objetos estáticos, siendo PCP el estado del arte [41] en esta aplicación) en aplicaciones médicas [25] y en seguridad ciudadana [4,8,26,28], entre otras aplicaciones [5,6,27,32,33,34]. Sin embargo, vía los algoritmos existentes [1,2,3,4,6,28,29,46], el costo computacional de PCP es muy elevado y no permite aplicaciones practicas en tiempo real, p.e. análisis de imágenes aéreas de alta resolución orientado a seguridad ciudadana [26,35,38], pricipalmente porque los algoritmos existentes están basados en el cálculo de la descomposición de valores singulares (SVD) [11] o SVD parcial [45]. Este proyecto propone un desarrollo teórico/computacional el cual será aplicado al análisis de videos full-HD de flujo vehicular registrados desde un UAV. El desarrollo teórico/computacional apunta a la elaboración de un nuevo algoritmo paralelo, computacionalmente eficiente que solucione el problema PCP y que: (i) no incluya el cálculo directo de SVD, (ii) sea fácilmente paralelizable, teniendo especial énfasis en el modelo de programación SIMT ó CUDA [23,24]. Se destaca que en [21], artículo escrito por el investigador principal, se plantean las ideas base del nuevo algoritmo; en dicho artículo se muestra que la implementación secuencial (no paralela) del algoritmo planteado es hasta un orden de magnitud mas rápida que las implementaciones publicadas. El desarrollo de la aplicación planteada está orientado a utilizar el algoritmo planteado para segmentar, alinear y analizar (discriminación y conteo) automáticamente, en tiempo real, los objetos en movimiento (automóviles, peatones y ciclistas) en vídeos digitales (1920x1080 pixel, 30 cuadros por seg.) de flujo vehicular grabados desde un UAV.

Keywords

Visión por Computadora

;

Procesamiento Paralelo

;

Flujo Vehicular

;

Aeronaves No Tripuladas

Área de conocimiento

Natural sciences

Campo OCDE

https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01