Contribuciones a la simulación de sistemas multi-cámara basado en UNITY

Trabajo Fin de Grado en Ingeniería de Servicios y Sistemas de TelecomunicaciónEste Trabajo Final de Grado (TFG) tiene como finalidad realizar ciertas contribuciones y mejoras al sistema de simulación multi-cámara (MSS, Multi-Camera System Simulator ) basado en el motor gráfico ‘Unity’. Este simulador se ha desarrollado en el Video Processing and Understanding Lab (VPULab) de la Escuela Politécnica Superior (EPS). Consiste en un entorno de simulación que recrea escenarios reales de manera virtual, en los cuales se pueden diseñar ciertos aspectos y algoritmos relacionados con el tratamiento de imágenes y vídeos. La Introducción pone en contexto al lector del ámbito tecnológico en que se fundamenta este simulador. Se basa en los conceptos de Computer Vision y Visión Artificial. También se explican los objetivos de este TFG, que resultan ser: adaptar y ampliar la capa semántica ya realizada en anteriores trabajos, aplicar un algoritmo de detección de objetos y realizar una evaluación de este mediante otro algoritmo de ground-truth (verdad fundamental) y el correspondiente método de comparativa. Seguidamente, en el Estado del Arte, se ahonda sobre los numerosos simuladores existentes a día de hoy y se detalla el funcionamiento del simulador MSS y sus respectivas diferencias con los demás sistemas de simulación mencionados. También en este capítulo se explican detalles sobre dos algoritmos de Visión Artificial destinados a la detección de objetos y se indica el que se va a aplicar en este TFG. Posteriormente, en el tercer capítulo relacionado con el diseño del Trabajo Final de Grado, se realiza un seguimiento de todo el desarrollo llevado a cabo para la consecución de los objetivos mencionados anteriormente. Para poder evaluar los resultados obtenidos por el detector se hace uso de un algoritmo de comparativa. Gracias a este, y a partir de varias secuencias de vídeo grabadas directamente del simulador, se observa que en momentos de visibilidad reducida la precisión del algoritmo de detección decae. Sin embargo, se extiende la duración de otros vídeos y el número de detecciones generales aumenta, lo que provoca que la precisión mejore de manera significativa. Todo esto se detalla en el capítulo de Evaluación, en el que se incluyen tanto conclusiones generales de los resultados como para cada secuencia de vídeo evaluada. Por ultimo, ´ el capıtulo ´ de Conclusiones recoge todo el trabajo realizado y se expresan unas conclusiones finales sobre el TFG. Además, se incluyen ciertos aspectos que se podrían tratar de cara a trabajos futuros