Reidentificação de pessoas em redes de múltiplas câmeras: comparação entre arquiteturas híbrida e edge-first.

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dc.contributor.advisorBhering, Fabiano Pereira.
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6310147796607948
dc.contributor.authorConceição, Helton Pojo.
dc.contributor.refereeBhering, Fabiano Pereira.
dc.contributor.refereeAraújo Júnior, Lindolpho de Oliveira.
dc.contributor.refereeFerreira, Fernando Garcia Diniz Campos.
dc.date.accessioned2026-07-16T14:34:51Z
dc.date.available2026-07-16T14:34:51Z
dc.date.issued2026-06-19
dc.description.abstractSistemas de videovigilância com múltiplas câmeras são amplamente empregados em segurança pública, controle de acesso e monitoramento de ambientes urbanos. A reidentificação de pessoas (Person Re-Identification (ReID)) é a tarefa de reconhecer um mesmo indivíduo em imagens capturadas por câmeras distintas, sendo essencial para o rastreamento contínuo em grandes áreas. Os principais desafios incluem variações de iluminação, pose e oclusão entre câmeras, além das restrições de largura de banda e latência impostas por redes sem fio. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação comparativa de duas arquiteturas de processamento distribuído para reidentificação de pessoas (person reidentification) em redes de múltiplas câmeras. A arquitetura Híbrida executa a detecção de pessoas (YOLOv12n) nos nós de borda e delega a extração de embeddings (OSNet) e o matching ao servidor central. A arquitetura Edge-First executa a detecção e a extração de embeddings nos nós, transmitindo ao servidor apenas vetores compactos para o matching com a galeria global de identidades. Os experimentos foram conduzidos em diferentes datasets de múltiplas cameras, variando os limiares de similaridade. Os resultados demonstram que a arquitetura Edge-First foi a alternativa mais adequada para sistemas de ReID em redes sem fio, ao oferecer simultaneamente menor consumo de banda, menor latência e maior acurácia, sendo especialmente indicada para cenários com restrições de largura de banda nos quais dispositivos de borda dispõem de capacidade computacional suficiente para a extração local de características.
dc.description.abstractotherMulti-camera video surveillance systems are widely used in public safety, access control, and urban environment monitoring. Person re-identification (ReID) is the task of recognizing the same individual across images captured by different cameras, being essential for continuous tracking over large areas. Key challenges include variations in lighting, pose, and occlusion across cameras, as well as bandwidth and latency constraints imposed by wireless networks. In this context, this work presents the development and comparative evaluation of two distributed processing architectures for person re-identification in multi-camera networks. The Hybrid architecture performs person detection (YOLOv12n) on edge nodes and delegates embedding extraction (OSNet) and matching to the central server. The Edge-First architecture performs both detection and embedding extraction on the nodes, transmitting only compact vectors to the server for matching against the global identity gallery. Experiments were conducted on different multi-camera datasets, varying the similarity thresholds. Results show that the Edge-First architecture was the most suitable alternative for ReID systems over wireless networks, simultaneously offering lower bandwidth consumption, lower latency, and higher accuracy, being especially suited for bandwidth-constrained scenarios where edge devices have sufficient computational capacity for local feature extraction.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2830
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Computação
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectIdentificação humana
dc.subjectTécnicas de vídeo
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectAprendizado de máquina
dc.titleReidentificação de pessoas em redes de múltiplas câmeras: comparação entre arquiteturas híbrida e edge-first.
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso da Graduação

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