Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos

Objetivo:Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con Windows 10 y Debian GNU/LINUX respectivamente, en lenguaje de programación Python 3.7. Metodología: Se proponen tres etapas correspondientes a las mejoras en la imagen de video, la implementación de las técnicas de detección de personas y la evaluación del rendimiento de los algoritmos de dichas técnicas respecto al tiempo de respuesta, espacio de memoria requerido y aciertos en las detecciones. Resultados: La técnica de sustracción de fondo presenta una exactitud de 89.7% mientras que dicho valor para la técnica de detectores en cascada corresponde al 93.65%. Así mismo, la técnica de sustracción de fondo presenta mejor comportamiento respecto al tiempo de respuesta obteniendo 0.5934 segundos para Windows y 2.6338 segundos para Linux. Conclusiones: Tanto la técnica de sustracción de fondo como la técnica de detectores en cascada responden 5 veces más rápido en la computadora personal que en la placa Raspberry Pi 3B+, por su parte, el espacio de memoria requerido por la técnica de sustracción de fondo es 26.28% y 55% superior al espacio requerido por la técnica de detectores en cascada en el computador personal y en la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente.

• Autores: Niño , Carlos; Castro Casadiego, Sergio; Medina Delgado, Byron; Ramirez Mateus, Jhon Jairo; Puerto, Karla; Guevara Ibarra, Dinael
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: UNIVERSIDAD FRANCISCO DE PAULA SANTANDER
• Repositorio: Repositorio Digital UFPS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/806
• Acceso en línea: http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/806; https://doi.org/10.17081/invinno.9.1.3965
• Palabra clave: Comparación multiplaforma; sustracción de fondo; detectores en cascada; rendimiento; Python; Multiplatform Comparisons,; Background Subtraction; Cascade Detection; Performance
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