Faculté des sciences et techniques de l'ingénieur STI, Section de génie électrique et électronique, Institut de traitement des signaux ITS (Laboratoire de traitement des signaux 5 LTS5)

A discrete choice modeling framework for pedestrian walking behavior with application to human tracking in video sequences

Antonini, Gianluca ; Thiran, Jean-Philippe (Dir.) ; Bierlaire, Michel (Dir.)

Thèse sciences Ecole polytechnique fédérale de Lausanne EPFL : 2005 ; no 3382.

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    Summary
    Intelligent Transportation Systems (ITS) have triggered important research activities in the context of behavioral dynamics. Several new models and simulators for driving and travel behaviors, along with new integrated systems to manage various elements of ITS, have been proposed in the past decades. In this context, less attention has been given to pedestrian modeling and simulation. In 2001, the first international conference on Pedestrian and Evacuation Dynamics took place in Duisburg, Germany, showing the recent, growing interest in pedestrian simulation and modeling in the scientific community. The ability of predicting the movements of pedestrians is valuable indeed in many contexts. Architects are interested in understanding how individuals move into buildings to find out optimality criteria for space design. Transport engineers face the problem of integration of transportation facilities, with particular emphasis on safety issues for pedestrians. Recent tragic events have increased the interest for automatic video surveillance systems, able to monitoring pedestrian flows in public spaces, throwing alarms when abnormal behaviors occur. In this spirit, it is important to define mathematical models based on specific (and context-dependent) behavioral assumptions, tested by means of proper statistical methods. Data collection for pedestrian dynamics is particularly difficult and few models presented in literature have been calibrated and validated on real datasets. Pedestrian behavior can be modelled at various scales. This work addresses the problem of pedestrian walking behavior modeling, interpreting the walking process as a sequence of choices over time. People are assumed to be rational decision makers. They are involved in the process of choosing their next position in the surrounding space, as a function of their kinematic characteristics and reacting to the presence of other individuals. We choose a mathematical framework based on discrete choice analysis, which provides a set of well founded econometric tools to model disaggregate phenomena. The pedestrian model is applied in a computer vision application, namely detection and tracking of pedestrians in video sequences. A methodology to integrate behavioral and image-based information is proposed. The result of this approach is a dynamic detection of the individuals in the video sequence. We do not make a clear cut between detection and tracking, which are rather thought as inter-operating procedures, in order to generate a set of hypothetical pedestrian trajectories, evaluated with the proposed model, exploiting both dynamic and behavioral information. The main advantage applying such methodology is given by the fact that the standard target detection/ recognition step is bypassed, reducing the complexity of the system, with a consistent gain in computational time. On the other hand, the price to pay as a consequence for the simple initialization procedure is the overestimation of the number of targets. In order to reduce the bias in the targets' number estimation, a comparative study between different approaches, based on clustering techniques, is proposed.
    Riassunto
    Riassunto Negli ultimi anni la ricerca nei Sistemi di Trasporto Intelligenti (ITS) ha visto lo sviluppo di numerosi lavori nel campo delle dinamiche comportamentali. Nuovi modelli e simulatori per lo studio del traffico, insieme allo sviluppo di sistemi integrati per la gestione dei vari elementi dell'ITS, sono stati proposti negli ultimi decenni. In questo contesto, pochi sforzi sono stati fatti nella modellizzazione e simulazione del traffico pedonale. La prima conferenza internazionale sullo studio delle dinamiche pedonali e di evacuazione (PED 2001) ha avuto luogo a Duisburg, Germania, nel 2001, a testimonianza del crescente interesse della comunita' scientifica per l'argomento. L'abilita' nel predirre i movimenti pedonali e' valutabile in vari contesti. In architettura, i progettisti sono interessati a capire come gli individui si muovono all'interno di edifici e spazi in generale, per trarre criteri di ottimalita' nella progettazione degli spazi stessi. In ingegneria dei trasporti si ha il problema dell'integrazione delle infrastrutture per traffico pedonale e veicolare, dove particolare enfasi e' dedicata a problemi di sicurezza per i pedoni. I tragici avvenimenti degli ultimi anni hanno aumentato l'interesse per sistemi automatizzati di video-sorveglianza, per il monitoraggio dei pedoni in spazi publici, e la possibilita' di avere sistemi di allarme in caso di comportamenti anormali. In questo contesto, e' importante definire modelli matematici basati su specifiche ipotesi comportamentali, testati con l'ausilio di metodi statistici. La raccolta di dati per il traffico pedonale e' particolarmente difficile e pochi dei modelli presentati in letteratura sono stati calibrati e validati su dati reali. Il comportamento pedonale puo essere modellato su scale differenti. In questa tesi il problema affrontato e' quello della modellizzazione di agenti pedonali dinamici, walking behavior. Le traiettorie degli agenti nello spazio sono interpretate come una sequenza di scelte nel tempo. Gli individui sono assunti come unita' decisionali razionali, coinvolti nella scelta di dove muovere il prossimo passo nello spazio circostante, in funzione dei propri parametri cinematici e in reazione alla presenza e movimento di altri pedoni. Il framework matematico usato e' quello dei modelli di scelta discreti (DCM), il quale fornisce un insieme di tecniche econometriche per la modellizzazione di comportamenti disaggregati. Il modello sviluppato e' calibrato su dati reali, raccolti con tracking manuale di pedoni su sequenze video. Il modello e' stato poi applicato ad un problema di computer vision, piu precisamente alla detezione e tracking di pedoni in sequenze video. Una metodologia per l'integrazione dell'informazione comportamentale e quella basata sull'immagine e' proposta. Il risultato e' una detezione dinamica degli individui nella sequenza video. Tracking e detezione sono considerati come due processi interagenti, piuttosto che come due parti separate. Un insieme di traiettorie pedonali ipotetiche e' generato con tecniche standard di object-tracking. Il modello e' in seguito utilizzato per filtrare l'insieme delle traiettorie che piu si avvicinano al comportamento pedonale, cosi come descritto dal modello stesso. Il vantaggio principale di questo approccio consiste nella detezione dinamica. Complessi algoritmi di segmentazione e riconoscimento di oggetti sull'immagine sono cosi evitati, riducendo la complessita' del sistema, con conseguente guadagno in termini computazionali. La semplicita' usata per la parte di inizializzazione ha come conseguenza un fenomeno di detezione multipla dei pedoni nella sequenza video. Il sistema di tracking stima per eccesso il vero numero di individui presenti nella scena. Per ridurre questo errore, uno studio comparativo basato su tecniche di clustering applicate alle traiettorie generate dal sistema di detezione e tracking e' stato proposto.