Portal inteligente para conteo de personas con procesamiento local

El proyecto presenta el diseño e implementación de un portal inteligente para el conteo de personas, basado en visión por computador y ejecutado completamente de forma local sobre una NVIDIA Jetson Nano. El sistema utiliza una cámara cenital para capturar el flujo de personas y un detector optimizado con YOLO + TensorRT, combinado con el algoritmo de seguimiento SORT, permitiendo identificar, rastrear y contabilizar entradas y salidas en tiempo real sin depender de internet ni servicios en la nube. Para su desarrollo se creó un dataset propio de 3169 imágenes, y se entrenaron modelos YOLOv5s y YOLOv11s, evaluados mediante 63 videos y 317 eventos de cruce bajo condiciones reales. La validación experimental incluyó métricas como precisión, recall, F1-score, MOTA e IDF1, además de análisis estadístico con intervalos de confianza al 95%. Los resultados demostraron que la combinación YOLOv5 + SORT ofrece el mejor rendimiento global, alcanzando 0.95 de precisión, 0.91 de F1-score y operación estable a aproximadamente 11 FPS. Los hallazgos confirman la viabilidad de implementar soluciones autónomas de conteo en hardware embebido de bajo costo, útiles para control de aforo, gestión de accesos y análisis de flujo peatonal en entornos reales.

• Autores: Fábregas, Andrés
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13751
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/13751
• Palabra clave: Conteo de personas; Visión por computador; YOLO; Jetson Nano; People counting; Computer vision
• License: Universidad del Norte