[en] Video surveillance systems are evolving from simple closed-circuit television (CCTV) towards intelligent systems capable of understanding the recorded scenes. This trend is accompanied by the widespread increase in the amount of cameras, which makes the continuous monitoring of video feeds a practically impossible task. In this scenario, video surveillance systems make intensive use of video analytics and image processing in order to allow their scalability and boost their effectiveness. One of such video analytics performed in video surveillance systems is crowd analysis. Crowd analysis plays a fundamental role in security applications. For instance, keeping a rough estimate of the amount of people present in a given area or inside a building is critical to prevent jams in an emergency or when planning the distribution of entry and exit nodes. In this thesis, we focus on crowd flow estimation. Crowd flow is defined as the number of people that have crossed a specific region over time. Hence, the goal of the method is to estimate the crowd flow as accurately as possible in real time. Many automatic methods have been proposed in the literature to estimate the crowd flow. However, video analytics techniques often face a wide range of difficulties such as occlusions, shadows, environmental conditions changes or distortions in the video. Developed methods struggle to maintain a high accuracy in such situations. Crowdsourcing has been shown as an effective solution to solve to problems that involve complex cognitive tasks. By incorporating human assistantship, the performance of automatic methods can be enhanced in adverse situations. In this thesis, an automatic crowd flow estimation method, previously developed in the Video and Image Processing Laboratory at Purdue University, is implemented and crowdsourcing is used to enhance its performance. Also, a web platform is developed to control the whole system remotely by the operator of the system, and to allow the crowdsourcing members to perform their tasks.

[es] Los sistemas de videovigilancia están evolucionando desde simples circuitos cerrados de televisión (CCTV) hacia sistemas inteligentes capaces de entender las escenas registradas. A esta tendencia le acompaña el extendido incremento en la cantidad de cámaras, hecho que hace que monitorizar continuamente todos los flujos de vídeo sea una tarea prácticamente imposible. En este escenario, los sistemas de videovigilancia hacen un uso intensivo de analíticas de video y procesado de imagen al fin de permitir su escalabilidad e impulsar su efectividad. Una de estas analíticas de vídeo que sea realizan en los sistemas de videovigilancia es el llamado <<crowd analysis>> o análisis de multitudes. El <<crowd analysis>> lleva a cabo un rol fundamental en aplicaciones de seguridad. Por ejemplo, mantener una estimación aproximada de la cantidad de personas presentes en una área o dentro de un edificio es crítico para prevenir atascos en una emergencia o para planear la distribución de nodos de entrada o salida. En esta tesis, nos focalizamos en estimación del <<crowd flow>> o flujo de multitudes. <<Crowd flow>> se define como el número de personas que han cruzado una región específica a lo largo del tiempo. Así, el objetivo del método es estimar el <<crowd flow>> tan precisamente como sea posible en tiempo real. En la literatura se han propuesto muchos métodos automáticos para estimar el <<crowd flow>>. Aun así, las técnicas de analíticas de vídeo a menudo se enfrentan con una amplia gama de dificultades tales como oclusiones, sombras, cambios en las condiciones ambientales o distorsiones en el vídeo. Los métodos desarrollados pelean por mantener una alta precisión en estas situaciones. El <<crowdsourcing>> se ha demostrado como una solución efectiva a los problemas que involucran tareas cognitivas complejas. Incorporando asistencia humana, se puede mejorar el rendimiento de los métodos automáticos en situaciones adversas. En esta tesis, se implementa un método automático de estimación del <<crowd flow>>, previamente desarrollado en el Video and Image Processing Laboratory en la universidad de Purdue, y se usa <<crowdsourcing>> para mejorar su rendimiento. Además, se desarrolla una plataforma web para controlar todo el sistema remotamente por parte del operador, y permitir a los miembros del <<crowdsourcing>> llevar a cabo sus tareas.