Calibration of electricity efficiencies and markups

Um dos maiores desafios dos m ´etodos de seguimento de objectos ´e a capacidade de lidar com oclus ˜oes entre m ´ultiplos objectos. Estas oclus ˜oes podem ser din ˆamicas ou est ´aticas, isto ´e, entre m ´ultiplos objectos que se encontram a ser seguidos ou entre um objecto em movimento e objectos fixos no ambiente (e.g ´arvore e arm ´ario).

Para mitigar o problema relacionado com as oclus ˜oes din ˆamicas, ap ´os cada iterac¸ ˜ao do filtro de part´ıculas a posic¸ ˜ao das caixas delimitadoras dos objectos a serem seguidos ´e verificada. O sistema considera que dois objectos a serem seguidos est ˜ao em intersecc¸ ˜ao se as suas caixas de- limitadoras se intersectam ou est ˜ao relativamente pr ´oximas (ver Secc¸ ˜ao 3.2.2.1). Nestas situac¸ ˜oes, o objecto a ser seguido ´e considerado como estando em intersecc¸ ˜ao e ´e dinamicamente alterada a parametrizac¸ ˜ao do filtro: (1) a func¸ ˜ao de pontuac¸ ˜ao do peso das part´ıculas baseia-se apenas na comparac¸ ˜ao de histogramas de cor; (2) a actualizac¸ ˜ao iterativa do histograma n ˜ao ´e executada; (3) os par ˆametros das 4 dimens ˜oes do ru´ıdo s ˜ao alterados para espalhar as part´ıculas de forma mais abrangente em torno dos objectos (ver Secc¸ ˜ao 3.3.3.1).

No entanto, caso os objectos em movimento se mantenham em intersecc¸ ˜ao mais que 150 ima- gens consecutivas, o filtro de part´ıculas do objecto em intersecc¸ ˜ao que foi criado h ´a menos tempo ´e eliminado do sistema, de modo a evitar a sobreposic¸ ˜ao de objectos a serem seguidos. De referir que a contabilizac¸ ˜ao do n ´umero de intersecc¸ ˜oes entre objectos seguidos por filtros de part´ıculas s ´o ´e considerada quando a dist ˆancia entre as caixas delimitadoras dos objectos for inferior ao limiar intpf (parametrizado para 4).

Na figura 3.31 est ˜ao expostas tr ˆes situac¸ ˜oes de intersecc¸ ˜ao entre objectos em movimento. A pri- meira e terceira linha desta figura ilustram duas situac¸ ˜oes t´ıpicas onde o sistema segue os objectos correctamente, mesmo quando estes se movem em direcc¸ ˜oes opostas e se intersectam durante um per´ıodo de tempo suficientemente longo para as suas apar ˆencias mudarem. ´E importante notar que a apar ˆencia das pessoas ´e semelhante, visto que ambas est ˜ao vestidas de verde e, para al ´em disso, o ambiente ´e tamb ´em predominantemente verde. Atrav ´es da cor identificadora de cada objecto, ´e poss´ıvel observar que os objectos foram correctamente distinguidos ap ´os a oclus ˜ao.

3.3. Algoritmo de Detecc¸ ˜ao e Seguimento de Objectos

(a) (b) (c)

Figura 3.31: Intersecc¸ ˜ao de objectos em movimento a serem seguidos pelo sistema em tr ˆes situac¸ ˜oes (uma por

linha). (a) Situac¸ ˜ao inicial do seguimento; (b) ap ´os algumas imagens, os objectos encontram-se em intersecc¸ ˜ao e durante esta fase, o algoritmo proposto utiliza apenas a comparac¸ ˜ao de histogramas de cores para distinguir os objectos; (c) ap ´os a intersecc¸ ˜ao, os objectos apresentam a mesma cor identificadora, significando que o sistema distinguiu correctamente os objectos.

Relativamente `as oclus ˜oes entre objectos em movimento seguidos pelo sistema e objectos est ´aticos presentes no ambiente, existem duas aproximac¸ ˜oes para solucionar este problema:

• Aumentar o ru´ıdo aleat ´orio das part´ıculas em torno da ´ultima posic¸ ˜ao do objecto ocluso, seguindo-o novamente quando este abandonar o estado de oclus ˜ao. No entanto, com este processo as part´ıculas tendem a convergir para qualquer objecto que esteja pr ´oximo dessa regi ˜ao, mesmo que o peso de cada part´ıcula seja baixo.

• Categorizar o objecto como ocluso e n ˜ao executar nenhum processo de seguimento ao mesmo. Caso seja detectado um novo objecto, verificar se este cumpre um conjunto de condic¸ ˜oes para que o sistema possa considerar que o novo objecto detectado ´e o objecto que se encontrava ocluso.

Nesta dissertac¸ ˜ao, as oclus ˜oes com objectos est ´aticos s ˜ao considerados atrav ´es da segunda aproximac¸ ˜ao (ver figura 3.32). Neste tipo de oclus ˜oes, n ˜ao existem regi ˜oes de p´ıxeis em movi- mento na regi ˜ao do objecto a ser seguido. Visto que a atribuic¸ ˜ao dos pesos das part´ıculas de- pende do n ´umero de p´ıxeis em movimento, esta tem de ser dinamicamente alterada durante este tipo de oclus ˜oes, ou seja, a constanteτ ´e definida como 1 (ver equac¸ ˜ao 3.30). Com base nesta aproximac¸ ˜ao, o sistema proposto considera que o objecto detectado e o ocluso s ˜ao o mesmo caso estes validem as seguintes condic¸ ˜oes:

Cap´ıtulo 3. Metodologia Proposta

1. Os objectos apresentam uma apar ˆencia semelhante, isto ´e, uma comparac¸ ˜ao de histogramas de cores inferior aω (parametrizado para 0.8).

2. As posic¸ ˜oes das caixas delimitadoras dos objectos est ˜ao a uma dist ˆancia Euclidiana m ´axima (definido como 80). Esta condic¸ ˜ao garante que os objectos n ˜ao se encontram em regi ˜oes da imagem demasiado afastadas.

3. O objecto seja detectado pela primeira vez ap ´os a oclus ˜ao, garantindo assim que a atribuic¸ ˜ao do objecto ocluso n ˜ao ´e feita a um objecto que apareceu no campo de vis ˜ao da c ˆamara antes da oclus ˜ao.

Se as condic¸ ˜oes indicadas anteriormente forem validadas, todos os par ˆametros de identificac¸ ˜ao do objecto ocluso s ˜ao adicionados ao novo objecto e ´e eliminado o objecto ocluso. Poder ˜ao existir circunst ˆancias nas quais este m ´etodo falhe, isto ´e, considerar que o objecto detectado ´e o objecto ocluso, quando na realidade n ˜ao ´e. Embora exista uma m ´a atribuic¸ ˜ao dos objectos, quando o objecto sair do estado de oclus ˜ao ´e novamente detectado e seguido pelo sistema. De referir que, caso n ˜ao exista nenhuma correspond ˆencia entre objectos ap ´os uma sequ ˆencia de 300 imagens, o filtro de part´ıculas do objecto ocluso ´e eliminado do sistema.

(a) (b)

(c) (d)

Figura 3.32: Oclus ˜ao entre um objecto em movimento e um objecto fixo no ambiente. (a) Situac¸ ˜ao inicial

do seguimento. No local onde o objecto ficou ocluso por um obst ´aculo, ´e marcado um aviso de Missed (b). Ap ´os uma sequ ˆencia de imagens, um objecto ´e detectado e seguido pelo sistema (c). O objecto a ser seguido cumpre as condic¸ ˜oes acima indicadas, logo este ´e considerado o objecto ocluso (d).

Para al ´em de lidar explicitamente com oclus ˜oes entre objectos, o sistema proposto tamb ´em de- tecta se um determinado objecto vai abandonar o campo de vis ˜ao da c ˆamara. De referir que este processo est ´a subjacente `a calibrac¸ ˜ao do sistema (ver Secc¸ ˜ao 3.4), visto que ´e necess ´ario definir as regi ˜oes pelas quais os objectos poder ˜ao sair do ambiente. Para tal, a cada iterac¸ ˜ao do algoritmo ´e verificado se as caixas delimitadoras dos objectos a serem seguidos intersectam as referidas regi ˜oes. Caso existe intersecc¸ ˜ao, ´e marcado um aviso na imagem (ver figura 3.33) e o objecto n ˜ao

3.3. Algoritmo de Detecc¸ ˜ao e Seguimento de Objectos

(a) (b)

Figura 3.33: Objectos em movimento a abandonar o campo de vis ˜ao da c ˆamara. (a) Situac¸ ˜ao inicial do

seguimento; (b) ap ´os uma sequ ˆencia de imagens e quando um objecto abandona o campo de vis ˜ao da c ˆamara, ´e marcado um aviso de out na imagem.