Detección y seguimiento de personas en video

El uso de cámaras de seguridad permite realizar video vigilancia, sin embargo, poco se ha hecho para obtener otro tipo de información a partir de los videos. Este proyecto desarrolla un sistema de conteo de personas en video a partir de algoritmos de detecciones y seguimiento, desarrollado en Python 3. El uso de detectores y trackers hace al sistema más robusto para evitar problemas de sobre conteo. Se realizaron comparaciones para evaluar tres algoritmos de detección diferentes: YOLO, SSD y OpenPose, y 6 algoritmos de tracking implementados en OpenCV: Boosting, MIL, KCF, TLD, Median Flow, MOSSE y CSRT, de manera que sean implementados los mejores algoritmos. El sistema logra obtener un error relativo de conteo máximo del 40%, teniendo problemas en sub conteo de personas en el video.

• Autores: Montoya Morales, Estephanie
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/56806
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/56806
• Palabra clave: Visión por computador; Análisis de imágenes y video; Conteo de personas; Detección de objetos; Seguimiento; Computer vision; Image and video analisis; People counting; Object detection; Tracking; Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Visión por computador; Detección a distancia; Análisis de información
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