Previsão de eventos anormais em sistemas de vídeo-vigilância

Abstract

Este trabalho tem como propósito a detecção e previsão de comportamentos passíveis de originar uma quebra de segurança. Tais comportamentos são reconhecidos por meio da observação de padrões de actividade humana, extraídos de sequências de imagens digitalizadas adquiridas por intermédio de uma câmara de vídeo a cores, monocular e fixa. A aferição dos comportamentos é suportada pela informação resultante dos processos de detecção, classificação e seguimento de objectos em movimento, minimizando a utilização de informação de contexto na cena observada, e sem recurso a descrições de comportamentos previamente definidos. Para a detecção e previsão automática de comportamentos desenvolveu-se um novo classificador (Dynamic Oriented Graph) proposto no âmbito deste trabalho e que, utilizando os dados provenientes das funções de processamento e análise de imagem, permite modelar sequências temporais. O sistema, constituído pela junção das várias componentes desenvolvidas e implementado numa câmara de vídeo inteligente, foi testado com um conjunto de dados sintéticos.