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...
- 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
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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. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Wilches Pérez, Carlos AndrésMontoya Morales, Estephanie2021-09-02T15:16:39Z2021-09-02T15:16:39Z2018http://hdl.handle.net/10554/56806instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coEl 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.The usage of video surveillance cameras brings security to places but there is more information that can be obtained from the videos. This project develops a people counting system in video based on object detection and tracking algorithms, in Python 3. Using both algorithms allows the system to be more robust to avoid counting people multiple times. Comparisons to evaluate 3 detection algorithms: YOLO, SSD and OpenPose, were done, and to evaluate 6 tracking algorithms implemented in OpenCV: Boosting, MIL, KCF, TLD, Median Flow, MOSSE and CSRT, to make sure the best algorithms were used. The system obtains a maximum counting relative error of 40%, having problems with sub counting people in the videoIngeniero (a) ElectrónicoPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaVisión por computadorAnálisis de imágenes y videoConteo de personasDetección de objetosSeguimientoComputer visionImage and video analisisPeople countingObject detectionTrackingIngeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasVisión por computadorDetección a distanciaAnálisis de informaciónDetección y seguimiento de personas en videoTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALTG_1816_Deteccion y seguimiento de personas_Montoya.pdfTG_1816_Deteccion y seguimiento de personas_Montoya.pdfDocumentoapplication/pdf2738113http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/56806/1/TG_1816_Deteccion%20y%20seguimiento%20de%20personas_Montoya.pdfd0e5f18c8d8e9487130566613bcaa683MD51open accessLicencia de uso.pdfLicencia de uso.pdfapplication/pdf351200http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/56806/2/Licencia%20de%20uso.pdfe9c614b187326938164bbbdc0c593498MD52metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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