Visual traffic monitoring in urban environments

The aim of this thesis is the analysis of road videos, to search infringements and to identify the streets. The base idea is the recognition of moving objects in the video. The system analyzes a video made by a fixed camera on a road and applies the following procedures:  Street detection  Object detection  Object tracking  No priority detection In the Street detection procedure, the system aims to locate the streets recorded in the video. To do this, it analyzes the trajectories of all vehicles recorded in the movie, it combines them and returns a possible representation of the identified street. To analyze the vehicle’s trajectories, the system must identify them and then use the Object detection procedure. This procedure uses the Gaussian Mixture combined with the foreground detector to extract the background from the video, and so identifies the objects that moving in the video. After that, a careful analysis is applied to the objects that have been obtained, in order to eliminate any outliers. The remaining objects are analyzed in the Object tracking phase. In this part, the system compares the remaining objects with the identified roads and extracts the real vehicles. Then the system identifies the features of the vehicles, calculates the speed, the direction of movement and the street in which they are travelling. Finally, in the last No Priority detection procedure, vehicles are subjected to a series of controls to identify violations. The system verifies if there are no priority between vehicles, identifies the vehicle that caused the violation and the type of vehicles involved. At last the system creates a video that shows the results identified. To realize this system, I uses Matlab because its toolbox provides many functions useful to solve the goals of this thesis.

Lo scopo di questa tesi è l’analisi di video stradali, alla ricerca di infrazioni e all’identificazione delle strade riprese. L’idea alla base è il riconoscimento degli oggetti in movimento nel video. Il sistema analizza un video realizzato da una telecamera fissa posta su una strada e applica le seguenti procedure:  Street detection  Object detection  Object tracking  No priority detection Nella procedura di Street detection il sistema punta ad individuare le strade riprese nel video. Per farlo analizza le traiettorie di tutti i veicoli che transitano nel filmato, le combina e restituisce una possibile rappresentazione delle strade identificate. Per analizzare le traiettorie dei veicoli, il sistema deve prima identificarli e per farlo utilizza la procedura di Object detection. Questa procedura utilizza la Gaussian Mixture combinata con il foreground detector per estrarre lo sfondo dal video, e così riesce a identificare gli oggetti che si muovono nel filmato. Dopo, una attenta analisi viene applicata agli oggetti ricavati, allo scopo di eliminare possibili oggetti erroneamente selezionati. Gli oggetti rimasti vengono poi analizzati nella fase di Object tracking. In questa fase il sistema confronta gli oggetti rimasti con le strade identificate ed estrae i veri veicoli. Poi identifica le caratteristiche, calcola la velocità, la direzione del movimento e identifica la strada di percorrenza. Infine nell’ultima procedura di No priority detection, i veicoli vengono sottoposti a una serie di controlli allo scopo di identificare eventuali infrazioni. Il sistema verifica se ci sono mancate precedenze tra veicoli, identifica il veicolo che ha causato l’infrazione e identifica il tipo dei veicoli coinvolti. Dopo aver trovato le infrazioni, crea un video in cui mostra all’utente i risultati che ha identificato. Per realizzare questo sistema è stato utilizzato Matlab perché i suoi toolbox mettono a disposizione molte funzioni utili a risolvere gli obiettivi della tesi.