Antes que sejam apresentados os detalhes de implementação e os resultados obtidos por cada módulo implementado, faz-se necessário apresentar os conceitos envolvidos em um sistema de vigilância automática, assim como um esboço da arquitetura na qual esses conceitos estão inseridos.
O modelo conceitual apresentado na Figura 5.1 serve de referência para entender o relaciona- mento entre os elementos no domínio de um sistema de vigilância. Os principais conceitos apresen- tados são o detector de movimento, o rastreador e o detector de eventos.
Como descrito no Capítulo 2, o detector de movimento tem como entrada seqüências de quadros captados no ambiente monitorado. A maneira como essa seqüência de quadros de vídeo é obtida pode variar de três formas: fluxo contínuo, arquivo de vídeo ou um conjunto de arquivos em que cada arquivo representa um quadro de entrada para o detector de movimento.
O fluxo contínuo (streaming em inglês) é recomendado para sistemas de vigilância em tempo real. O fluxo pode ser obtido, por exemplo, através de uma conexão de rede com um servidor de fluxo ou
5.1 Arquitetura do Sistema Proposto 40 Eventos D. Eventos Rastreador Objetos Classificador Vídeo D. Movimento S. Imagens cd: smart−surveillance S. Imagens Alimenta separa classifica
rastrea analisados detecta
Figura 5.1: Modelo conceitual para um sistema de vigilância automática.
até mesmo diretamente da câmera. Arquivo de vídeo e conjunto de arquivos de imagens geralmente são utilizados na fase de testes do sistema, pois permitem que os resultados obtidos sejam validados pelas respectivas saídas desejadas de cada entrada. Na Seção 5.2 serão descritas formas de validação considerando as saídas desejadas.
De acordo com a Figura 5.1, como saída do detector de movimento são criados os objetos alvo da aplicação. Opcionalmente, a depender do ambiente e da aplicação, haverá necessidade de clas- sificação desses objetos como discutido na Seção 2.3. Os objetos alvo da aplicação serão então acompanhados pelo rastreador de objetos, cuja responsabilidade é estabelecer correspondência tem- poral e manter o histórico dos objetos. Por último, o detector de eventos utiliza todas as informações disponíveis dos objetos para detectar os eventos de interesse da aplicação.
Apresentados os conceitos e relacionamentos pertinentes a um sistema de vigilância automática, pode-se ampliar a visão geral do sistema através de uma representação que vislumbre a interação entre os elementos no ambiente de execução, ou seja, uma representação que descreva a arquitetura do sistema.
Uma proposta de arquitetura distribuída para sistema de vigilância multi-câmera em ambiente fechado pode ser vista na Figura 5.2. A figura mostra câmeras espalhadas pelo ambiente contendo pessoas que se movimentam pelo ambiente. Como sugere a figura, as seqüências de imagens são obtidas pelas estações de observação através de fluxos contínuos lançados na rede local. Num outro cenário possível, porém menos flexível, cada câmera poderia ser diretamente conectada à estação de observação.
5.1 Arquitetura do Sistema Proposto 41 Primergy Internet Primergy Primergy Primergy gerando fluxo na rede Câmeras Estação de Rastreamento e detecção de evntos Notificaçao de eventos para diversos tipos de dispositivos Estacao de monitoramento Pessoas transitando pelo ambiente do ambiente Objeto estático Concentrador da rede local Ambiente Monitorado Estação de Observação Switch Ethernet
5.1 Arquitetura do Sistema Proposto 42
detecção de movimento e, opcionalmente, classificação dos objetos segmentados. Cada estação de observação processa as imagens geradas por uma das câmeras (Utsumi et al. (1998)).
O processamento distribuído das imagens de entrada, como mostrado na Figura 5.2, confere maior escalabilidade no caso de sistemas multi-câmera, pois a adição de uma nova câmera no ambiente re- quer a adição de nova estação de observação, não sobrecarregando a estação de rastreamento e detec- ção de eventos. Entretanto, como citado no Capítulo 3, sistemas multi-câmera exigem dos algoritmos de rastreamento a capacidade de relacionar os mesmos objetos entre câmeras distintas.
Após o processamento das imagens de entrada, as estações de observação enviam para a estação de rastreamento e detecção de Eventos apenas as características relevantes dos objetos detectados. Essas características serão utilizadas pelo algoritmo de rastreamento na correspondência entre objetos recém detectados e aqueles detectados no passado. É possível, entretanto, que essa correspondência seja feita pelas estações de observação como em Utsumi et al. (1998). Nesse caso, devem-se utilizar algoritmos de rastreamento que utilizam o mecanismo de estimativa da posição dos objetos. Assim, a estação de rastreamento envia as informações de predição para as estações de observação e estas realizam a fase de atualização, devolvendo posição e demais características atualizadas para a estação de rastreamento.
Seguindo a arquitetura proposta, a comunicação entre os processos que executam os módulos do sistema é feita através do barramento compartilhado na rede local. No caso em que as informações trafegam apenas das estações de observação para a estação de rastreamento, é necessário que as estações de observação conheçam o endereço da estação de rastreamento. Por outro lado, havendo necessidade das informações trafegarem no sentido contrário, isto é, da estação de rastreamento para as de observação, é também necessário que o endereço de cada uma das estações de observação seja conhecido pela estação de rastreamento.
Uma estratégia eficiente de comunicação na qual a estação de rastreamento envia informações para as demais estações se dá através do uso de infra-estrutura multicast 1, na qual uma entidade
de rede envia informação para múltiplos destinos por meio de uma única transmissão (Deering and Cheriton, 1985). Dessa maneira, em vez de replicar a mesma informação para cada estação destino, a estação de rastreamento envia as informações apenas para o grupo multicast do qual as demais estações farão parte.
Outra vantagem que o uso da infra-estrutura de multicast pode oferecer está na captura das in- formações geradas do sistema pelas estações de monitoramento. Estas são estações que recebem informações de todos os níveis de abstração do sistema, ou seja, desde os fluxos de vídeo gerados