Személyazonosítás és eseményfelismerés LiDAR szenzorral

A videófelügyeleti rendszerek egyik problémája hagyományos optikai kamerákat alkalmazva a 3D információk kinyerése. Több kamera alkalmazása esetén nehézkes az eszközök együttes kalibrációja, amely kisebb problémák esetén újrakalibrálást igényel. Egy többsugaras forgó LiDAR eszköz 3D információt szolgáltat, kitelepítése egyszerű, így ennek használata egy jó ötlet lehet a videómegfigyelésben. Az emberek azonosítására többféle módszert is feltaláltak már, említésre méltóak az írisz, arc, ujjlenyomat olvasó rendszerek, amelyek problémái, hogy a személyek közreműködésére is szükség van, vagy a felvételeket csak közelről lehet jó minőségben létrehozni. A járás, mint biometrikus jellemző évtizedek óta kutatott téma. Ezen jellemző távolról is rögzíthető, így nincs szükség a személyek hozzájárulására, így e nélkül is elvégezhető az identifikáció. A személyek azonosításán felül még egyes cselekvések felismerése is fontos lehet egy 4D videomegfigyelő rendszer esetén. Különböző szakirodalomban fellelhető jellemzők teljesítményének elemzésének következtében mindkét feladat megoldása a szakirodalomban gyakran alkalmazott és továbbfejlesztett Gait Energy Image módszeren alapul, amely egy zajra és mérési pontatlanságokra robusztus jellemző, a felismerést pedig mély tanuláson alapuló neurális hálózatok végzik. Ezen két probléma megoldásával foglalkozik a dolgozat egy Velodyne HDL-64E többsugaras forgó LiDAR eszköz használatával.

szerző

• 
  Gálai Bence
  Mérnök informatikus szak, mesterképzés
  mesterképzés (MA/MSc)

konzulens

• 
  Dr. Benedek Csaba
  doktorandusz témavezető, Irányítástechnika és Informatika Tanszék

helyezés