IDENEO

IDENEO

Identificarea comportamentului neobișnuit
al persoanelor în fluxuri video.

INFORMAȚII GENERALE DESPRE PROIECT

Număr Contract

Cod Proiect

PN-III-P2-2.1-SOL-2021-0024

Nume Proiect

Identificarea comportamentului neobișnuit al persoanelor în fluxuri video

Acronim

IDENEO

Proiectul IDENEO „Identificarea comportamentului neobișnuit al persoanelor în fluxuri video” își propune dezvoltarea de algoritmi AI capabili să detecteze comportamentului suspect al persoanelor și mulțimilor în scopul combaterii acțiunilor violente sau teroriste în anumite circumstanțe. Soluția propusă va permite autorităților de ordine să depisteze eventuale pericole în scenarii variate și dinamice, cum ar fi protestele sau securitatea unor zone de interes monitorizate, și de a înțelege întregul scenariu operațional, prin combinarea informațiilor provenite de la camerele aeropurtate, camere clasice, analiza imaginilor și afișarea acestora pe harta GIS.

ACTIVITĂȚI

Etapa 1

Stadiul si evaluarea tehnologiilor State-of-the Art. Identificare limitări-constrângeri și posibilități de îmbunătățire a tehnologiei ce va fi adoptată în implementările viitoare corelat cu cerințele specifice.

hologram

Etapa 2

Proiectarea, dezvoltarea și implementarea algoritmilor inovatori și a modulelor software ce vor intra în componența soluției finale.

programming

Etapa 3

Dezvoltare demonstrator sistem. Testare si validare

OBIECTIVE

Detecția și analiza evenimentelor.

Detecția și analiza comportamentului.

  • Detecția persoanelor care nu respectă distanțarea socială (cu prag selectabil de către operatorul sistemului informatic).

  • Detecția grupurilor (a clusterelor) de persoane din aceeași vecinătate și a atributelor legate de acestea (număr, densitate,adulți/copii).

  • Estimarea direcției și vitezei de mișcare a persoanelor

  • Estimarea direcției și vitezei de mișcare a grupului

  • Identificare gradient număr de persoane (densitate în creștere sau în scădere)

  • Detectarea staționării îndelungate

  • Identificare obiecte de interes care apar în zona monitorizată (care pot genera erori: False Positive (un leagăn, o haină în cuier etc) sau False Negative  (persoane nedetectate)).

  • Estimarea distanței dintre grupurile de persoane

  • Geolocalizarea grupurilor

REZULTATE​

Etapa 1

Prima etapă a proiectului a avut în vedere studiul și evaluarea tehnologiilor State-of-the-Art pentru dezvoltarea algoritmilor de detecție precum și identificarea limitărilor/constrângerilor de natura algoritmica/tehnica și a posibilităților de îmbunătățire a tehnologiei ce va fi adoptată în implementările viitoare corelată cu cerințele specifice. În cadrul acestei etape au fost prevăzute 7 activități care au fost realizate cu informarea și în parteneriat cu beneficiarul Mai multe informatii

Etapa 2

Etapa II are ca obiective dezvoltarea algoritmilor AI care corespund scenariilor din proiect, la proiectarea și dezvoltarea principalelor componente software ale sistemului și la integrarea modulelor prototip într-un produs software cu nivel de maturitate TRL5. Mai multe informatii

Etapa 3

To be announced...

CONSORȚIU

ECHIPA UNIVERSITĂȚII "OVIDIUS" DIN CONSTANȚA

Dragoș SBURLAN
Dragoș SBURLAN
UEF-ID: U-1700-030V-4710
Director Proiect
Dragoș SBURLAN este profesor de Informatică la Universitatea Ovidius din Constanța. Principalele sale interese se axează pe dezvoltarea de noi paradigme și algoritmi de calcul în domeniul informaticii teoretice.
Elena PELICAN
Elena PELICAN
UEF-ID: U-1700-035Q-6523
Cercetător
Elena PELICAN este Conferențiar la Facultatea de Matematică și Informatică, Universitatea Ovidius, Constanța. Interesul ei actual de cercetare se concentrează asupra învățării profunde pentru problemele legate de computer vision și procesarea limbajului natural, recunoașterea modelelor și mai larg, procesarea imaginilor și învățarea automată.
Dorin-Mircea POPOVICI
Dorin-Mircea POPOVICI
UEF-ID: U-1700-039W-6468
Cercetător
Dorin-Mircea POPOVICI este profesor universitar. dr. la Facultatea de Matematică și Informatică a Universității Ovidius din Constanța, coordonator al Laboratorului de Cercetare în Realitate Virtuală și Augmentată (CeRVA) - http://cerva.ro. Conducător de doctorat în domeniul Calculatoare și Tehnologia Informației. Are ca domenii de interes Medii Virtuale, Augmentate și Mixte pentru Educație, Formare și Patrimoniu Cultural, Interfețe Multimodale și Sisteme Multi-Agent.
Gabriel PRODAN
Gabriel PRODAN
UEF-ID: U-1800-048D-1500
Cercetător
Alexandru BOBE
Alexandru BOBE
UEF-ID: U-1700-030D-8973
Cercetător
George PRODAN
George PRODAN
George Prodan este licențiat în Informatică de la Universitatea Ovidius din Constanța. Principalele sale interese sunt procesarea imaginii și a limbajului pentru Big Data și aplicațiile generale ale acestora.
Sebastian RĂDUCAN
Sebastian RĂDUCAN
Student al Universității Ovidius din Constanța, principalele interese ale lui Răducan Sebastian sunt viziunea computerizată și recunoașterea facială.

ECHIPA SOFTRUST VISION ANALYTICS

Marian GHENESCU
Marian GHENESCU
Roxana-Elena MIHĂESCU
Roxana-Elena MIHĂESCU
Șerban CARATĂ
Șerban CARATĂ

ECHIPA UNIVERSITĂȚII POLITEHNICE DIN BUCUREȘTI

Bogdan IONESCU
Bogdan IONESCU
Liviu-Daniel ȘTEFAN
Liviu-Daniel ȘTEFAN
 Mihai-Gabriel CONSTANTIN
Mihai-Gabriel CONSTANTIN
Mihai DOGARIU
Mihai DOGARIU

CONTACT

Universitatea "Ovidius" din Constanța