Educación en cultura ciudadana sobre bandas transportadoras peatonales mediante visión por computadora

Este proyecto propone un sistema de monitoreo de bandas transportadoras peatonales en espacios públicos para mejorar la movilidad mediante el cumplimiento de normas de uso, como mantener libre el lado izquierdo para quienes exclusivamente desean avanzar y así evitar congestiones provocadas por la obstrucción de este carril, todo esto es logrado utilizando visión por computadora. El sistema identifica y clasifica el comportamiento de los usuarios, incentivando el uso correcto de las bandas, por medio de un sistema de premio/castigo visual que funciona colocando de color verde a la persona que use de manera correcta la banda y de color rojo la persona que no. Para el procesamiento, se emplean modelos de detección de personas, basados en redes neuronales de tipo Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks -MTCNN- con el lenguaje Python, a fin de gestionar en tiempo real el flujo peatonal. Se implementan métricas de precisión, exhaustividad y índice F1 (F1-score) para evaluar el desempeño del sistema de detección, logrando un 92% en la clasificación correcta del uso adecuado de los carriles. Este sistema busca concientizar a los usuarios sobre la importancia del respeto a estas normas, promoviendo una convivencia armónica en espacios de alta concurrencia.

• Autores: Posso Gómez, Luis Gabriel; Oñoro Olave, Joao Pablo
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/12979
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/12979
• Palabra clave: Visión por computadora; MTCNN; Bandas transportadoras peatonales; Espacios públicos; Flujo peatonal; Computer vision; MTCNN; Pedestrian conveyor belts; Public spaces; Pedestrian flow
• License: Universidad del Norte