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. Meto...
- 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
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Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos Comparación multiplaforma sustracción de fondo detectores en cascada rendimiento Python Multiplatform Comparisons, Background Subtraction Cascade Detection Performance |
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Comparación multiplaforma sustracción de fondo detectores en cascada rendimiento Python Multiplatform Comparisons, Background Subtraction Cascade Detection Performance |
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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. |
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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.Objective: tObjective: This article presents a cross-platform comparison between Python 3.7 background subtraction and cascade object detection algorithms using a Windows 10 personal computer and Debian GNU/LINUX running on a Raspberry Pi 3B+ board. Methodology: This study was divided in the following three stages: video image enhancements, implementation of the people detection techniques, and assessment of detection algorithms based on response times, memory space requirements, and successful detection rates. Results: The background subtraction technique has an accuracy of 89.7%, while this value for the cascade detector technique corresponds to 93.65%. Likewise, the background subtraction technique presents better performance regarding response time, obtaining 0.5934 seconds for Windows and 2.6338 seconds for Linux. Conclusions: Both the background subtraction and the cascade object detection technique responded 5 times faster on the personal computer than on the Raspberry Pi 3B+ board, whereas the memory space required by the background subtraction technique is 26.28% and 55% higher than the space required by the cascade object detection technique for the personal computer and the Raspberry Pi 3B+ board, respectively.12 páginasapplication/pdfspaInvestigación e Innovación en IngenieríasColombiaInvestigación e Innovación en IngenieríasVol.9 No.1.(2021)331(2021)229Rondón, C. V. N., Casadiego, S. A. C., Delgado, B. M., Ibarra, D. G., Mateus, J. J. R., & López, K. C. P. (2021). Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos. Investigación e Innovación en Ingenierías, 9(1), 22-33.Investigación e Innovación en IngenieríasEsta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.unisimon.edu.co/index.php/innovacioning/article/view/3965Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertosA Multiplatform Comparison of Artificial Vision Techniques for Detecting People in Open SpacesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Comparación multiplaformasustracción de fondodetectores en cascadarendimientoPythonMultiplatform Comparisons,Background SubtractionCascade DetectionPerformanceM. Leo, G. Medioni, M. Trivedi, T. Kanade, and G. M. Farinella, “Computer vision for assistive technologies,” Comput. Vis. Image Underst., vol. 154, pp. 1–15, 2017. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2016.09.001D. L. Siqueira and A. Manso Correa MacHado, “People Detection and Tracking in Low Frame-rate Dynamic Scenes,” IEEE Lat. Am. Trans., vol. 14, no. 4, pp. 1966–1971, 2016. https://doi.org/10.1109/TLA.2016.7483541A. Sobral and A. Vacavant, “A comprehensive review of background subtraction algorithms evaluated with synthetic and real videos,” Comput. Vis. Image Underst., vol. 122, pp. 4–21, 2014. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2013.12.005H. A. M. Alhamzawi, “Faces and eyes Detection in Digital Images Using Cascade Classifiers,” Comput. Eng. Appl. J., vol. 7, no. 1, pp. 57–66, 2018. https://doi.org/10.18495/comengapp.v7i1.222G. Cavanzo, M. Pérez, and F. 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Téllez-Ávila, “Pruebas diagnósticas: aspectos básicos de lo que el endoscopista debe saber,” Endoscopia, vol. 28, no. 3, pp. 128–132, 2016. https://doi.org/10.1016/j.endomx.2016.09.001ORIGINALA Multiplatform Comparison of Artificial Vision Techniques for Detecting People in Open Spaces.pdfA Multiplatform Comparison of Artificial Vision Techniques for Detecting People in Open Spaces.pdfapplication/pdf774973https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/806/1/A%20Multiplatform%20Comparison%20of%20Artificial%20Vision%20Techniques%20for%20Detecting%20People%20in%20Open%20Spaces.pdf0e6821e2aca755013f34e0a493ab2f49MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/806/2/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52open accessTEXTA Multiplatform Comparison of Artificial Vision Techniques for Detecting People in Open Spaces.pdf.txtA Multiplatform Comparison of Artificial Vision Techniques for Detecting People in Open 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