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A vigilância visual é um tópico de pesquisa ativo em processamento de imagem. Sistemas de trânsito estão buscando ativamente novas ou melhores maneiras de utilizar a tecnologia para deter e responder a acidentes, crimes, atividades suspeitas, terrorismo e vandalismo. Algoritmos de reconhecimento de comportamento humano podem ser usados proativamente para a prevenção de incidentes ou reativamente para investigação após o fato. Este artigo descreve o estado da arte atual dos métodos de processamento de imagem para técnicas de reconhecimento automático de comportamento, com foco na vigilância de atividades humanas no contexto de aplicações de trânsito. O principal objetivo desta pesquisa é fornecer aos pesquisadores da área um resumo do progresso alcançado até agora e ajudar a identificar áreas onde mais pesquisa é necessária. Este artigo fornece uma descrição abrangente da pesquisa sobre métodos relevantes de reconhecimento de comportamento humano para vigilância de trânsito. Os métodos de reconhecimento incluem interações de uma única pessoa (por exemplo, vagando), interações de múltiplas pessoas (por exemplo, brigas e ataques pessoais), interações pessoa-veículo (por exemplo, vandalismo de veículo) e interações pessoa-instalação/localização (por exemplo, objeto esquecido e invasão). Uma lista de artigos relevantes sobre reconhecimento de comportamento é apresentada, incluindo comportamentos, conjuntos de dados, detalhes de implementação e resultados. Além disso, as fraquezas dos algoritmos, direções potenciais de pesquisa e comparação com as capacidades comerciais anunciadas pelos fabricantes são discutidas. Este artigo também fornece um resumo de pesquisas na literatura e desenvolvimentos das tecnologias principais (ou seja, técnicas de processamento de baixo nível) usadas em sistemas de vigilância visual, incluindo detecção de movimento, classificação de objetos em movimento e rastreamento.
Candamo et al. (Sáb,) estudaram esta questão.