Seguridad aumentada para ambientes cerrados, usando sistemas de detección y monitoreo inteligente
Este documento muestra la planeación, proceso y análisis de los resultados obtenidos durante el desarrollo del proyecto. La idea nació de poder comprar, ocupar o conseguir un sistema de seguridad de bajo costo, pero igual o de mayor eficiencia que los convencionales. El desarrollo se realizó en Pyth...
- Autores:
-
Burgos Guerrero, Johan Sebastian
Ariza Coll, Sebastian David
Valencia Cordero, Daniel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9852
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/9852
- Palabra clave:
- Neural Networks, Deep Learning, Object detection, IA, RCNN Object Detection.
Neural Networks, Deep Learning, Object detection, IA, RCNN Object Detection.
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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Este documento muestra la planeación, proceso y análisis de los resultados obtenidos durante el desarrollo del proyecto. La idea nació de poder comprar, ocupar o conseguir un sistema de seguridad de bajo costo, pero igual o de mayor eficiencia que los convencionales. El desarrollo se realizó en Python, utilizando una cámara web de computador e implementando una IA que analice constantemente el ambiente, verificando los cambios que en estos suceden y de ser importante el cambio, se realiza el envío de una alerta al correo mostrando el cambio que ha ocurrido. La seguridad en ambientes cerrados consiste en sistemas de vigilancia cerrada, zonas las cuales no se espera ningún tipo de movimiento; vigiladas por una persona o simplemente una grabación de seguridad, con el objetivo de proteger de manera inmediata el lugar, o ejecutar un análisis con las grabaciones de qué pudo pasar en ese sitio. Estos sistemas son propensos a tener fallos humanos, ya que se pueden obviar cambios en las grabaciones o que la persona encargada se quede dormida, no preste la suficiente atención durante su turno. Por lo comentado anteriormente, nuestro proyecto busca optimizar esta tendencia, creando un sistema de seguridad aumentada para ambientes cerrados. Para el desarrollo de este, utilizamos principalmente un sistema de detección y monitoreo inteligente basado en inteligencia artificial. |
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Capacho Portilla, Jose RafaelZurek Varela, Eduardo EnriqueNieto Bernal, WilsonBurgos Guerrero, Johan SebastianAriza Coll, Sebastian DavidValencia Cordero, Daniel2021-11-30T14:31:09Z2021-11-30T14:31:09Z2021-11-11http://hdl.handle.net/10584/9852Este documento muestra la planeación, proceso y análisis de los resultados obtenidos durante el desarrollo del proyecto. La idea nació de poder comprar, ocupar o conseguir un sistema de seguridad de bajo costo, pero igual o de mayor eficiencia que los convencionales. El desarrollo se realizó en Python, utilizando una cámara web de computador e implementando una IA que analice constantemente el ambiente, verificando los cambios que en estos suceden y de ser importante el cambio, se realiza el envío de una alerta al correo mostrando el cambio que ha ocurrido. La seguridad en ambientes cerrados consiste en sistemas de vigilancia cerrada, zonas las cuales no se espera ningún tipo de movimiento; vigiladas por una persona o simplemente una grabación de seguridad, con el objetivo de proteger de manera inmediata el lugar, o ejecutar un análisis con las grabaciones de qué pudo pasar en ese sitio. Estos sistemas son propensos a tener fallos humanos, ya que se pueden obviar cambios en las grabaciones o que la persona encargada se quede dormida, no preste la suficiente atención durante su turno. Por lo comentado anteriormente, nuestro proyecto busca optimizar esta tendencia, creando un sistema de seguridad aumentada para ambientes cerrados. Para el desarrollo de este, utilizamos principalmente un sistema de detección y monitoreo inteligente basado en inteligencia artificial.This document shows the planning, process and analysis of the results obtained during the development of the project. The idea was born from being able to buy, occupy or obtain a low-cost security system but equal to or greater efficiency than conventional ones. The development was carried out in Python, using a computer webcam, and implementing an AI that constantly analyzes the environment, verifying the changes that occur in these and if the change is important, an alert is sent to the email showing the change that has occurred. Security in closed environments consists of closed surveillance systems, areas in which no type of movement is expected; monitored by a person or simply a security recording, with the aim of immediately protecting the place, or running an analysis with the recordings of what could have happened at that site. These systems are prone to human failure, since changes in the recordings can be ignored or the person in charge falls asleep, not paying enough attention during their shift. Due to the, our project seeks to optimize this trend, creating an increased security system for closed environments. For the development of this, we mainly use an intelligent detection and monitoring system based on artificial intelligence.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2021Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Neural Networks, Deep Learning, Object detection, IA, RCNN Object Detection.Neural Networks, Deep Learning, Object detection, IA, RCNN Object Detection.Seguridad aumentada para ambientes cerrados, usando sistemas de detección y monitoreo inteligenteIncreased security for closed environments, using intelligent detection and monitoring systemsarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALSeguridad_aumentada_para_ambientes_cerrados_usando_sistemas_de_deteccion_y_monitoreo_inteligente.pdfSeguridad_aumentada_para_ambientes_cerrados_usando_sistemas_de_deteccion_y_monitoreo_inteligente.pdfArtículo principalapplication/pdf5988017https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9852/1/Seguridad_aumentada_para_ambientes_cerrados_usando_sistemas_de_deteccion_y_monitoreo_inteligente.pdfab2e1026fd2faea82dc9e81ce826ca7dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9852/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5210584/9852oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/98522021-11-30 09:31:09.205Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |