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Resumen: En este trabajo se demuestra que la informaciÃ³n de profundidad proporcionada por una cÃ¡mara RGBD comercial de bajo coste, es una fuente fiable de datos para realizar de forma robusta el conteo automÃ¡tico de personas. La adopciÃ³n de una configuraciÃ³n de vista cenital reduce la complejidad del problema, al mismo tiempo que permite preservar la privacidad de las personas moni- torizadas. Para llevar a cabo el estudio experimental se han considerado dos tÃ©cnicas propias del campo de anÃ¡lisis de imÃ¡genes 2D trasladadas al contexto de imÃ¡genes de profundidad. Las pruebas evaluaron su rendimiento con vÌÄ±deos reales sin restricciones de iluminaciÃ³n, incluyendo episodios de iluminaciÃ³n cambiante o muy baja. En este conjunto experimental se realizÃ³ la detecciÃ³n, seguimiento y anÃ¡lisis de patrones de comportamiento de las personas que cruzaban el campo de visiÃ³n. Los resultados obtenidos alcanzan una tasa de acierto prÃ³xima al 95%, superando los obtenidos con tÃ©cnicas actuales basadas exclusivamente en informaciÃ³n visual. Estos resultados sugieren la utilidad del uso de informaciÃ³n de profundidad en esta tarea particular. Abstract: In this paper, we prove that depth information provided by a consumer depth camera is a reliable data source to perform ro- bust people counting. The adoption of a top view configuration reduces the space problem complexity for this task, while pre- serving privacy. Two different background subtraction approaches for color images are transferred to this context and tested in real video to perform detection, tracking, and behavioral pat- terns analysis of subjects crossing the field of view. The results achieved in an experimental setup with real video reported a TPR over 95%, beating robust GMM background subtraction based only on the visual cue. The results suggest the benefits of the depth cue for this particular task. Palabras clave: Conteo de personas, cÃ¡maras de profundidad, detecciÃ³n de eventos, detecciÃ³n de objetos, Keywords: People counting, Consumer depth cameras, Event detection, Object detectio

Conteo de personas con un sensor RGBD comercial