Seguimiento de objetos en tiempo real en vídeos aéreos

Abstract

RESUMEN: Esta tesis propone un sistema de seguimiento de objetos en tiempo real para vídeos aéreos basado en segmentación por color mediante la aplicación de un filtro de color con ayuda de un filtro de partículas y las propiedades del contorno para dar robustez al sistema. El filtro de color da un reconocimiento de objetos rápido y eficiente pero susceptible a falsos-positivos y errores al ser expuesto a cambios de iluminación y en presencia de ruido (objetos con el mismo color que el objetivo). Para eliminar los errores de reconocimiento, se utilizaron también las propiedades del contorno de manera que el sistema identifique al objeto por su color y su forma. Como último recurso, el sistema integra un filtro de partículas que es bastante preciso al momento de detectar un objeto por su color, permitiendo conocer su ubicación cuando el filtro de color pierda al objetivo en entornos muy complicados y ruidosos. El sistema fue implementado en un ordenador de placa reducida (SBC), con el objetivo de poder ser montado en un vehículo aéreo no tripulado (UAV), donde aun con los limitados recursos se obtuvo un tiempo de procesamiento que permite el reconocimiento de objetos en tiempo real. Posteriormente el sistema fue probado en vídeos pre-grabados en ambientes con mucho ruido para observar la eficacia del reconocimiento en entornos no-ideales, obteniendo resultados sin errores y precisos. Finalmente el sistema fue probado en la plataforma de un UAV comercial de bajo costo junto con un controlador proporcional-derivativo (PD), para observar el comportamiento de la navegación autónoma que provee el sistema al trabajar con imágenes en tiempo real tomadas en el vuelo. Los resultados prueban que el sistema brinda una navegación autónoma versátil y estable, que puede emplearse para seguir objetos, rutas u otros UAVs para crear formaciones. ABSTRACT: This work proposes a real-time object tracking system for aerial videos, based in color segmentation by applying a color filter supported by contour properties and a particle filter to give sturdiness to the system. The color filter provides a fast and efficient object tracking, but it is susceptible to obtain false-positives and errors when exposed to illumination changes and in noise presence (objects that share the target color). In order to eliminate tracking errors, contour properties were used in such a way the system will recognize the object by its color and its shape. Lastly, the system integrates a particle filter which is really accurate and strict when detecting an object by its color, allowing the system to know the target location when the color filter loses it in really complicated and noisy environments. The system was implemented on a single board computer (SBC), with the purpose to be mounted on-board an unmanned aerial vehicle (UAV). Even with the really limited resources given by the SBC, the processing time was fast enough to allow real-time object tracking. Afterwards, the system was tested on pre-recorded videos made on really noisy environments to observe the object tracking effectiveness on non-ideal scenarios, obtaining accurate and error-free results. Finally, the system was implemented on a commercial low-cost UAV platform, together with a proportional-derivative controller (PD), to examine the autonomous navigation pro- vided by the system when working with real-time taken images during flight. Results demonstrate the system provides a stable and adaptable autonomous navigation, that can be used to track objects, routes or even other UAVs in order to create flight formations.