Titelaufnahme

Titel
Modeling sources and sinks in crowded scenes by clustering trajectory points obtained by video-based particle advection / von Rainer Planinc
Verfasser / Verfasserin Planinc, Rainer
Begutachter / BegutachterinGelautz, Margrit ; Brändle, Norbert
Erschienen2010
UmfangXII, 96 Bl. : zahlr. Ill., graph Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2010
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
Quelle der Aufnahme
http://diplomarbeit.planinc.eu/ParticleAdvection_thesis_Planinc.pdf
SpracheEnglisch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Partikel / Partikel Advektion / Quellen / Senken / optischer Fluss / Trajektorien / Clustering / dichte Menschenmenge / unterbrochene Trajektorien / Evaluation
Schlagwörter (EN)particles / particle advection / sources / sinks / optical flow / trajectories / clustering / crowded / interrupted trajectories / evaluation
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-41522 Persistent Identifier (URN)
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Modeling sources and sinks in crowded scenes by clustering trajectory points obtained by video-based particle advection [4.55 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Die vorliegende Diplomarbeit stellt einen Ansatz zur Echtzeit-Analyse von Videoszenen mit dichten Menschenmassen vor. Dazu modelliert ein effizienter Algorithmus die Szene mit Hilfe von Partikeln, welche auf Grund des optischen Flusses zwischen zwei aufeinanderfolgenden Videoframes bewegt werden. Dadurch können Trajektorien ohne den Einsatz eines Tracking-Algorithmus gewonnen werden. Die Modellierung von interessanten Teilbereichen der Szene erfolgt in einem anschließenden Schritt. Da es sich bei den Überwachungsvideos um Szenen mit dichten Menschenmengen handelt, sind viele Trajektorien unterbrochen und stellen so eine große Herausforderung für die richtige Wahl eines Clustering-Algorithmus dar - diese Arbeit stellt Lösungsansätze vor, um die Qualität der Trajektorien zu erhöhen. Zur Modellierung von Quellen und Senken werden einige bekannte Clustering Algorithmen und deren Anwendung für Überwachungsvideos in Kombination mit dem entwickelten Echtzeit Partikel Advektionsalgorithmus evaluiert, wobei für die Evaluierung Videos einer Wiener Bahnhofshalle und des PETS Workshops, als auch Videos der Universität von Florida verwendet wurden.

Zusammenfassung (Englisch)

Analysis of real surveillance video footage is very challenging - hence this thesis provides solutions to enhance the quality of trajectories of dense crowded scenes in real-time. An efficient algorithm models dense crowded scenes with the aid of particles, moved by the optical flow calculated between two consecutive frames. Thus trajectories are obtained without using a people tracking algorithm.

Sources and sinks are modeled by clustering of start and end points. As dense crowded scenes are analyzed, many trajectories are interrupted thus making the choice of an appropriate clustering algorithm challenging - this thesis provides approaches to enhance the quality of trajectories. Furthermore, it evaluates different clustering algorithms and their practicability in combination with the real-time particle advection algorithm on benchmark data of a Viennese train station and additional data provided by the PETS workshop and the University of Central Florida.

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