Análisis del movimiento de multitudes en tiempo real

Los sistemas de videovigilancia están volviéndose cada vez más autónomos en la detección y el reporte de eventos anormales. En este contexto, este artículo presenta un enfoque para detectar situaciones anormales en escenas abarrotadas analizando el aspecto del movimiento en lugar de rastrear a los sujetos uno por uno. El enfoque propuesto estima cambios repentinos y variaciones anormales del movimiento de un conjunto de puntos de interés (POI). El número de POIs rastreados se reduce utilizando una máscara que corresponde a áreas calientes del mapa de calor de movimiento construido. El enfoque detecta eventos donde la variación del movimiento local es importante en comparación con eventos previos. Se utilizan técnicas de flujo óptico para extraer información como densidad, dirección y velocidad. Para demostrar el interés del enfoque, presentamos los resultados sobre la detección de eventos de colapso en videos reales de salidas de escaleras mecánicas en aeropuertos.