Proyecto

TEC2017-88169-R (MobiNetVideo): Análisis de vídeo para implementación práctica de redes de cámaras móviles cooperativas (2018-2020)

El objetivo principal de este proyecto es mejorar los sistemas actuales de análisis de video
capturado con sensores móviles. Está motivado como respuesta a la creciente demanda socio-industrial
de aplicaciones basadas en la visión, que a su vez deriva del auge de dispositivos móviles con cada
vez mayor calidad de imagen y capacidad de computación. Este proyecto se centrará en el análisis en
redes compuestas por cámaras fijas, panorámicas y móviles (redes heterogéneas) y abordará desafíos
clave que hoy en día limitan su adopción generalizada: operación autónoma y coordinada, desempeño
del análisis visual y problemas de implantación de soluciones prácticas. Los resultados de este
proyecto respaldarán aplicaciones emergentes en diversas áreas donde la movilidad de la cámara
desempeña un papel clave: exploración para rescate y gestión de desastres de vehículos aéreos no
tripulados, gestión inteligente del tráfico, sistemas de video-vigilancia, despliegue de redes
domésticas ubicuas para dependencia, sistemas de telemedicina, y sistemas de registro automático de
actividades por medio de cámaras portables.
Financiado por: Ministerio de Economía, Industria y Competitividad
Participantes: Universidad Autónoma de Madrid
Investigador responsable: Martinez Sanchez, Jose María
Investigadores: Bescós Cano, Jesús, Carballeira Lopez, Pablo, Escudero Viñolo, Marcos, García, Miguel Angel, García, Alvaro, SanMiguel Avedillo, Juan Carlos
Enlace Web: TEC2017-88169-R (MobiNetVideo)

Publicaciones Externas:

Revistas

• Diego Ortego, Juan C. SanMiguel, Jose M. Martinez : "Hierarchical improvement of foreground segmentation masks in background subtraction", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology


• Alejandro Lopez, Marcos Escudero, Jesús Bescós, Alvaro Garcia-Martin : "Semantic-Aware Scene Recognition", Pattern Recognition


• Elena Luna, Juan C. SanMiguel, Jose M. Martinez, Marcos Escudero : "Online clustering-based multi-camera vehicle tracking in scenarios with overlapping FOVs", Multimedia Tools and Applications


• Elena Luna, Juan C. SanMiguel, Jose M. Martinez, Pablo Carballeira : "Graph Neural Networks for Cross-Camera Data Association", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (En prensa)


• Paula Moral, Alvaro Garcia-Martin, Jose M. Martinez, Jesús Bescós : "Enhancing Vehicle Re-Identification Via Synthetic Training Datasets and Re-ranking Based on Video-Clips Information", Multimedia Tools and Applications


• Alejandro Lopez, Marcos Escudero, Jesús Bescós, Juan C. SanMiguel : "Attention-based Knowledge Distillation in Scene Recognition: the Impact of a DCT-driven Loss", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (En prensa)

Congresos

• Elena Luna, Paula Moral, Juan C. SanMiguel, Alvaro Garcia-Martin, Jose M. Martinez : "VPULab participation at AI City Challenge 2019", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops


• Elena Luna, Diego Ortego, Juan C. SanMiguel, Jose M. Martinez : "Multi-target Tracking from Unmanned Aerial Vehicles", 23rd Iberoamerican Congress on Pattern Recognition


• Elena Luna, Diego Ortego, Juan C. SanMiguel, Jose M. Martinez, et al. : "VisDrone-VDT2018: The Vision Meets Drone Video Detection and Tracking Challenge Results", European Conference on Computer Vision Workshops


• Alejandro Lopez, Marcos Escudero : "Visualizing the Effect of Semantic Categories in the Attribution of Scene Recognition Models", International Conference on Pattern Recognition


• Paula Moral, Alvaro Garcia-Martin, Jose M. Martinez : "Vehicle Re-Identification in Multi-Camera scenarios based on Ensembling Deep Learning Features", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshop 2020


• Marta Fernandez, Paula Moral, Alvaro Garcia-Martin, Jose M. Martinez : "Vehicle Re-Identification based on Ensembling Deep Learning Features including a Synthetic Training Dataset, Orientation and Background Features, and Camera Verification", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshop 2021


• Alvaro Garcia-Martin, Matej Kristan, Jesús Bescós : "The sixth Visual Object Tracking VOT2020 challenge results", 16TH EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER VISION

Publicaciones Internas:

Tesis

• Quality-Driven video analysis for the improvement of foreground segmentation, Ortego Hernandez, Diego, Junio 2018, (Tutor: Martinez Sanchez, Jose María) , (Ponente: SanMiguel Avedillo, Juan Carlos)


• Detección y asociación de objetos en escenarios multivista, Moral de Eusebio, Paula, (Tutor: Garcia-Martin, Alvaro) , (Ponente: Martinez Sanchez, Jose María)

Trabajos de fin de master

• People detection in omnidirectional cameras: development of a deep learning architecture based on a spatial grid of classifiers, Sepulveda Jorcano, Enrique, Julio 2020, (Tutor: Carballeira Lopez, Pablo)

Proyectos de fin de carrera

• Adaptación de un sistema de detección de personas en cámaras omnidireccionales a descriptores deep learning, Garcia Crespo, Nicolas, Julio 2019, (Tutor: Carballeira Lopez, Pablo) , (Ponente: Bescós Cano, Jesús)