[ca] Els sistemes de videovigilància estan evolucionant des de simples circuits tancats de televisió (CCTV) cap a sistemes intel·ligents capaços d'entendre les escenes enregistrades. A aquesta tendència li acompanya l'extès increment en la quantitat de càmeres, fet que fa que monitoritzar continuament tots els fluxes de video sigui una tasca pràcticament impossible. En aquest escenari, els sistemes de videovigilància fan un ús intensiu d'analítiques de video i processament d'imatge per tal de permetre la seva escalabilitat i impulsar la seva efectivitat. Una d'aquestes analítiques de video que es realitzen en els sistemes de videvigilància és l'anomenat <<crowd analysis>> o anàlisi de multituds. El <<crowd analysis>> duu a terme un rol fonamental en aplicacions de seguretat. Per exemple, mantenir una estimació aproximada de la quantitat de persones presents en una àrea o dintre d'un edifici és crític per prevenir embusos en una emergència o per planejar la distribució de nodes d'entrada o sortida. En aquesta tesis, ens focalitzem en estimació del <<crowd flow>> o fluxe de mutituds. <<Crowd flow>> es defineix com el nombre de persones que han creuat una regió específica al llarg del temps. Així, l'objectiu del mètode és estimar el <<crowd flow>> tan precisament com sigui possible en temps real. En la literatura s'han proposat molts mètodes automàtics per estimar el <<crowd flow>>. Tot i així, les tècniques d'analítiques de video sovint s'enfronten a una àmplia gamma de dificultats com ara oclusions, sombres, canvis en les condicions ambientals o distorsions en el video. Els mètodes desenvolupats barallen per mantenir una alta precisió en aquestes situacions. El <<crowdsourcing>> s'ha demostrat com una sol·lució efectiva als problemes que involucren tasques cognitives complexes. Incorporant assistència humana, es pot millorar el rendiment dels mètodes automàtics en situacions adverses. En aquesta tesi, s'implementa un mètode automàtic d'estimació del <<crowd flow>>, prèviament desenvolupat al Video and Image Processing Laboratory a la universitat de Purdue, i es fa servir <<crowdsourcing>> per millorar el seu rendiment. A més, es desenvolupa una plataforma web per controlar tot el sistema remotament per l'operador, i per permetre als membres del <<crowdsourcing>> portar a terme les seves tasques.

[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.