Análise baseada em contexto do movimento de pedestres em terminais de transporte

Abstract

A aquisição de dados de deslocamentos de pessoas através de vídeos traz consigo uma imprecisão inerente que advém tanto da qualidade das imagens capturadas quanto da dinâmica do movimento de pedestres no ambiente. A obtenção de informações precisas de rastreamento e contagem de pedestres a partir de vídeos ainda é um desafio. Este trabalho explora características específicas do comportamento de pedestres no domínio dos terminais de transporte e apresenta uma ferramenta que agrega informações do contexto para aumentar a precisão dos dados obtidos de vídeos para a contagem de pedestres e determinação dos fluxos em cenarios reais. A ferramenta proposta (1) rearranja os rótulos dos pedestres de acordo com o comportamento associado ao contexto considerado, (2) melhora a precisão na contagem dos pedestres a partir das rotas rastreadas, e (3) usa informações dinâmicas de movimentação para melhorar a identificação do percurso completo realizado pelos pedestres individualmente. Com isso, a ferramenta proposta incrementa a acurácia das rotas rastreadas, agregando informações com base no comportamento característico dos pedestres em terminais de transporte.Palavras-chave: Análise contextual, aquisição de dados de vídeo, comportamento de pedestres, monitoramento de terminais de transporte.iii iv Abstract SILVA, J. C. C. Context-based understanding of pedestrian motion in transportation terminals. 2020. 91 f. Tese (Doutorado) -Acquisition of pedestrian data through video brings with it an inherent inaccuracy that comes from both the quality of the images captured and the dynamics of pedestrian movement in the environment. Getting accurate pedestrian tracking and counting information from videos is still a challenge. This paper explores specific pedestrian behavior characteristics in the transport terminals domain and presents a tool that aggregates context information, thus increasing the accuracy of data obtained from videos that count and determine pedestrian flows in real scenarios. The proposed tool (1) reorganizes pedestrian labels according to the context-associated behavior considered, (2) improves pedestrian counting accuracy from tracked routes, and (3) uses dynamic movement information to improve complete path identification taken by pedestrians individually. Consequently, the proposed tool increases the accuracy of the tracked routes by aggregating information based on the characteristic behavior of pedestrians in transport terminals.