Aluno de Iniciação Científica: Weber de Souza Calixto (Pesquisa voluntária)
Curso: Engenharia Elétrica (Eletron.,Eletrotec.,Telecom.)
Orientador: Eduardo Parente Ribeiro
Departamento: Engenharia Elétrica
Setor: Tecnologia
Palavras-chave: Processamento de Imagem , Detecção de Movimento , Visão Artificial
Área de Conhecimento: 30400007 - ENGENHARIA ELÉTRICA

Em sistemas de processamento de vídeo, um dos primeiros requisitos é a identificação de objetos (grupos de pixels) em movimento. Por se tratar de vídeo e não somente imagens estáticas, o processamento primário que fará o reconhecimento de movimento precisa ser executado em tempo real: deve ser capaz de reconhecer movimento quadro a quadro. Tradicionalmente, a maioria dos métodos de escolha para processamento de imagem é muito complexa e exige grandes capacidades de  processamento e/ou alterações na imagem original para atigir altas taxas de quadros processados por segundo, de forma a se aproximar da capacidade do sensor utilizado e atender ao requisito de processamento em tempo real. Neste trabalho, propomos, implementamos e avaliamos uma abordagem diferenciada para a detecção de movimento, baseada em filtros FIR, tradicionalmente utilizados para processamento de sinais digitais. Propomos que a utilização de dois filtros FIR (média móvel, exponencial) pode atingir bons resultados na segmentação de frente/fundo em imagens provenientes de vídeo, em termos de velocidade de processamento e adaptabilidade a mudanças no cenário; utilizamos 2 filtros FIR, mas com curvas de adaptação diferentes, de forma que um filtro constrói médias e variâncias representativas do passado distante de todos os pixels enquanto o outro filtro constrói médias e variâncias representativas do passado próximo de todos os pixels. Cada filtro é executado independentemente; apenas o resultado dos dois filtros é comparado através da operação lógica E, de forma que somente o resultado comum aos dois é considerado como frente (em movimento). A proposta deste trabalho se baseia na idéia de que filtros de mesmo tipo, mas com características diferentes não devem gerar ruidos iguais. De forma a avaliar a abordagem proposta, implementamos o algoritmo em um hardware dedicado de processamento de imagem, fornecido gentilmente pela empresa Pumatronix, de Curitiba, especializada em desenvolvimento e fabricação de câmeras IP industriais e equipamentos de iluminação infravermelha. O hardware é baseado em um processador DSP da família C6000 da texas instruments e tem memória interna DDR, captura quadros em formato YUV, com resolução de 752x480 pixels, e após a captura e pré-processamento, é capaz de fornecer aproximadamente 30 quadros por segundo. O protótipo implementado inclui servomotores e lasers de baixa potência para apontar para os objetos em movimento, exige apenas calibração inicial e se mostrou auto-adaptativo as mudanças de luminosidade e mudança de cenário, processando cada quadro em 30ms.

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