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Análisis y reconstrucción 3D de entornos complejos mediante múltiples sensores

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2016-07
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2016-07-13
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Actualmente, vivimos en una sociedad en un constante avance y empeño por un desarrollo continuo de la seguridad. El progreso de los sistemas de seguridad está ligado al desarrollo de la raza humana como especie, para proporcionar una situación más cómoda y tranquila para las personas. Los sistemas tradicionales de seguridad, en los que un usuario se encarga de la monitorización de varias pantallas, presentan algunos errores o limitaciones debidos al factor humano, que con el desarrollo de la investigación se han conseguido erradicar, con nuevos sistemas de vigilancia inteligente. Estos nuevos sistemas son más efectivos, ya que automatizan las tareas de vigilancia y no dependen del rendimiento del personal encargado de la monitorización. Estos nuevos sistemas, han ido incorporando nuevos tipos de sensores, además de las tradicionales cámaras a color, que presentan una fuerte dependencia de la iluminación. Para eliminar este problema se han empezado a utilizar sensores como los 2.5D que permiten capturar tanto datos de color como de profundidad, eso hace que la robustez de cualquier sistema de vigilancia basado en estos sensores sea más alta que cualquier sistema de vigilancia inteligente basado en cámaras. Una ventaja de estos sensores, es su bajo coste, ya que se tratan de sensores 2.5D y no sensores 3D que pueden dar una información más precisa, pero viendo los resultados de muchos sistemas basados en los primeros, podemos decir que la implementación de los mismos es un completo acierto. Un problema que comparten tanto sensores 2.5 D como las cámaras de vigilancia, es el campo de visión de los mismos, creando una necesidad de ampliación de la zona de vigilancia en algunas situaciones. En la presente memoria se propone un sistema de vigilancia basado en datos tridimensionales capturados desde diferentes sensores Microsoft Kinect para Windows. El avance de este proyecto respecto a los sistemas tradicionales de seguridad, es la falta de dependencia a diferentes elementos, como pueden ser los datos de color, y en consecuencia la iluminación, a parte del antes mencionado operador humano. Nuestro proyecto consistirá en la adquisición datos tridimensionales desde los diferentes sensores, colocando previamente una diana geométrica que nos servirá como referencia a la hora de crear un mapeado completo con nuevos datos tridimensionales. Lo crearemos a partir del cálculo de una matriz de transformación la cual será hallada a partir del centro de la diana geométrica que hayamos colocado en la escena. Esta matriz multiplicará una de las nubes de puntos tomadas desde uno de los sensores, transformándola, para después sumarla a la otra nube, adquiriendo así el mapeado completo. Este mapeado nos servirá para comparar con nuevos datos tridimensionales tomados en tiempo real, de esta forma podremos ver las diferencias existentes entre cómo debería ser la situación en la escena y como es, detectando así los posibles intrusos. En las diferentes pruebas a las que se ha sometido al prototipo los resultados han sido exitosos, incluso forzando el sistema a trabajar en condiciones adversas, probando así la robustez del sistema. Y pensando desde un principio en aumentar la sencillez para el usuario, creando una aplicación versátil.
Today, we live in a society in constant progress and commitment for continued development of security. The progress of the safety systems is linked to the development of the human race as a species, to provide a more comfortable and quiet for people situation. Traditional security systems, in which a user is responsible for monitoring multiple screens, have some limitations due to the human factor, but new intelligent surveillance systems have been created for eradicate this limitation. The intelligent surveillance systems are more effective. These systems automate surveillance tasks and not dependent on the performance of personnel responsible for monitoring. These new systems have been incorporating new types of sensors, in addition to traditional color cameras, which have a strong dependence of lighting. To eliminate this problem, the new systems have started using sensors such as 2.5D that capture color data and depth, that makes these systems safer than any system based surveillance cameras. One advantage of these sensors is their low cost, and we can say that the implementation of these is a complete success. A problem shared by both 2.5 D sensors and surveillance cameras, is the field of view, because in specific situation you need more than one camera or sensor. In this document we propose a surveillance system based on three-dimensional data captured from different sensors Microsoft Kinect for Windows. The progress of this project over traditional security systems is the lack of dependence on different elements, such as color data, and consequently lighting, besides the aforementioned human operator. Our project will consist of three-dimensional data acquisition from different sensors, previously placing a geometric target that will serve as a reference when creating a full three-dimensional mapping with new data. We will create from the calculation of a transformation matrix which will be calculated with the geometric centers of the target we have placed at the scene in different positions. The point clouds taken from one of the sensors will be multiply by the transformation matrix, transforming it, then add it to the other cloud, thereby acquiring the complete mapping. This mapping will help us to compare with new three-dimensional real-time data collected in this way we can see the differences between how the situation should be on the scene as it is, thereby detecting potential intruders. In the various tests that has been subjected to prototype, the results have been successful, even forcing the system to work in adverse conditions, proving the robustness of the system. And thinking from the beginning to increase the simplicity for the user, creating a versatile application.
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Keywords
Sistemas de seguridad, Sensores, Kinect
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