Contribución a la detección de objetivos específicos para aplicaciones de vigilancia con realidad aumentada

En la presente tesis doctoral, se ha identificado que existen deficiencias a la hora de detectar objetos y regiones con formas irregulares de manera eficaz y eficiente en los sistemas de videovigilancia por imagen y video. La eficacia está relacionada con la capacidad de detectar objetivos específicos con precisión, y la eficiencia es concordante con la oportunidad con la que se presenta la información de detección, es decir que pueda ser mostrada en tiempo real. Para solventar estas deficiencias, se presentan una serie de propuestas que decantan en una estrategia metodológica basada en el tratamiento de la información del color. Esta metodología contribuye a mejorar la detección de objetivos específicos de este tipo de formas y en donde la detección ha sido enfocada a resolver problemas de vigilancia ambiental. De esta forma, se plantean tres etapas que son la extracción de los ICE, el cálculo y la aplicación del umbral TICG para obtener la imagen binaria de la detección y finalmente el uso de información de interés para generar Realidad Aumentada. Dentro de la primera etapa, se proponen dos índices de color, el Forest Fire Detection Index (FFDI) y el Non Forest Detection Index (NFDI), que representan umbrales óptimos de detección tanto de fuego forestal como de zonas deforestadas respectivamente. La precisión de detección alcanzada a través de estos índices bordea un máximo de 96% de eficacia, que es muy alta en comparación a otros métodos, permitiendo además su uso en aplicaciones en tiempo real. Las capacidades y las potencialidades encontradas en los algoritmos implementados a partir del método propuesto, permiten el uso de estos algoritmos tanto en sistemas tradicionales fijos (consola) como en sistemas de vigilancia móviles como pueden ser los drones, esto permite cambiar el enfoque tradicional de videovigilancia a un nuevo escenario que garantiza movilidad, flexibilidad así como ampliación de la cobertura de vigilancia. Por otra parte se ha desarrollado dos prototipos, que han permitido verificar la eficacia y efectividad de las propuestas planteadas así como han permitido disponer de información virtual a partir de la información intrínseca de las regiones de interés detectadas. ABSTRACT In this Doctoral Thesis, deficiencies have been identified in video surveillance systems regarding the effective and efficient detection of objects and regions with irregular shapes. The effectiveness is related to the capacity to detect specific objectives precisely, while efficiency is related to the possibility to present this information in real time to the user. Different proposals based on a methodological strategy of the treatment of color information are formulated in this work. This methodology contributes to the improvement of detections of specific targets with the mentioned irregular shapes, focused on resolving problems of environmental surveillance. In this context, the following three stages are presented: the extraction of the ICE, the calculation and application of the threshold TICG, applied to obtain the binary image of the detection and finally, the use of the relevant information to generate Augmented Reality. In the first stage, two color indices are proposed, the Forest Fire Detection Index (FFDI) and the Non Forest Detection Index (NFDI), which represent the optimal thresholds of for detecting forest fires and non-forested areas respectively. The level of precision reached through these indices is almost 96%, which is very high in comparison with other methods. They also have been proved to be applicable to real time applications. The capabilities and potentials found in the algorithms implemented throughout the proposed method allow the use of these algorithms as well as in traditional permanently installed systems as in mobile surveillance systems like drones. In this way, the change of the traditional video surveillance approach to a new scenario that guarantees mobility, flexibility and the extension of the coverage of surveillance is possible. In addition, two prototypes have been developed in this Thesis. Results verified the effectiveness and efficiency of the proposals and showed the possibilities to obtain and present virtual information from intrinsic information of the detected regions of interest