Reidentificação baseada em filtro de correlação discriminativo para rastreamento de múltiplos objetos em câmeras de videomonitoramento

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1Vassallo, Raquel Frizera
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-4762-3219
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9572903915280374
dc.contributor.authorAbling, Augusto
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0009-0002-7245-5760
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6477900225667920
dc.contributor.referee1Nascimento, Thais Pedruzzi do
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-3962-8941
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8698168347146036
dc.contributor.referee2Silva, Bruno Légora Souza da
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0003-1732-977X
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8885770833300316
dc.contributor.referee3Almonfrey, Douglas
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0002-0547-3494
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1291322166628469
dc.contributor.referee4Pereira, Flávio Garcia
dc.contributor.referee4IDhttps://orcid.org/0000-0002-5557-0241
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3794041743196202
dc.date.accessioned2025-06-06T22:28:32Z
dc.date.available2025-06-06T22:28:32Z
dc.date.issued2025-04-01
dc.description.abstractThis study aims to develop, test, and analyze the use of discriminative correlation filter as a module for object re-identification, integrated with multiple object tracking for use in surveillance cameras with a focus on real-time processing. The study is set in the context of smart cities and Intelligent Transportation Systems (ITS), where object re identification and tracking are fundamental for the creation of advanced technologies. The adopted methodology includes the implementation of a modified discriminative correlation filter for the re-identification task, followed by tests to evaluate the algorithm’s performance in challenging scenarios present in widely recognized datasets in computer vision challenges. The results showed that the proposed correlation filter approaches the accuracy of neural network-based approaches without the need for prior training for specific contexts. Therefore, we may conclude that the integration of this re-identification module with multi-object tracking offers a balanced solution to improve tracking accuracy at a lower computational cost compared to neural networks, contributing to the advancement of technologies in smart cities and ITS
dc.description.resumoEste estudo tem como objetivo desenvolver, testar e analisar a utilização de um filtro de correlação discriminativo como módulo de reidentificação de objetos, integrado ao rastreamento de múltiplos objetos, para uso em câmeras de videomonitoramento com foco em processamento em tempo real. O estudo se insere no contexto de cidades inteligentes e Sistemas de Transporte Inteligente (ITS, do inglês Intelligent Transportation Systems), onde a reidentificação e o rastreamento de objetos são fundamentais para a criação de tecnologias avançadas. A metodologia adotada incluiu a implementação de um filtro de correlação discriminativo, modificado para a tarefa de reidentificação, seguido de testes para avaliar o desempenho do algoritmo em cenários desafiadores, presentes em conjuntos de dados amplamente reconhecidos nos desafios de visão computacional. Os resultados demonstraram que o filtro de correlação proposto se aproxima, em precisão, das abordagens baseadas em redes neurais, sem a necessidade de treinamento prévio para contextos específicos. Conclui-se que a integração deste módulo de reidentificação com o rastreamento de múltiplos objetos oferece uma solução equilibrada para melhorar a precisão do rastreamento, a um custo computacional menor em comparação às redes neurais, contribuindo para o avanço de tecnologias em cidades inteligentes e ITS
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/19742
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectCidades inteligentes
dc.subject Sistemas inteligentes de veículos rodoviários
dc.subjectSistemas de reconhecimento de padrões
dc.subjectProcessamento eletrônico de dados em tempo real
dc.subjectVideovigilância
dc.subjectFiltro de correlação discriminativo
dc.subjectReidentificação de objetos
dc.subjectRastreamento de múltiplos objetos
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectCâmeras de videomonitoramento
dc.subjectSistemas de transporte inteligente
dc.subjectProcessamento em tempo real
dc.subjectDiscriminative correlation filter
dc.subjectObject re-identification
dc.subjectMultiple object tracking
dc.subjectComputer vision
dc.subjectSurveillance cameras
dc.subjectSmart cities
dc.subjectIntelligent transportation systems
dc.subjectReal-time processing
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica
dc.titleReidentificação baseada em filtro de correlação discriminativo para rastreamento de múltiplos objetos em câmeras de videomonitoramento
dc.typemasterThesis
foaf.mboxaugustoabling18@gmail.com
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
AugustoAbling-2025-Dissertacao.pdf
Tamanho:
17.44 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Mestrado em Engenharia Elétrica