Sistema de procesamiento de señales para la detección en aglomeraciones de personas en zonas de espacio público de la ciudad de Cúcuta
El aumento desmedido poblacional en la ciudad de Cúcuta trae consigo problemáticas de diversa índole. Además, la detección de personas se ha convertido en una de las mayores aplicaciones en los procesos de visión por computadora. Las técnicas comúnmente utilizadas dependen en gran proporción de la p...
- Autores:
-
Niño Rondón, Carlos Vicente
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/4505
- Acceso en línea:
- http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/4505
- Palabra clave:
- Detección de personas
Procesamientos de señales
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
Summary: | El aumento desmedido poblacional en la ciudad de Cúcuta trae consigo problemáticas de diversa índole. Además, la detección de personas se ha convertido en una de las mayores aplicaciones en los procesos de visión por computadora. Las técnicas comúnmente utilizadas dependen en gran proporción de la posición y la forma en las que las personas se localizan respecto al dispositivo de captura de video. En esta investigación, se presenta un sistema de procesamiento de señales para la detección de personas en zonas de espacio público de la ciudad de Cúcuta. El sistema consta de una cámara de Raspberry conectada a una placa Raspberry Pi 3B+, con programación en lenguaje Python. La técnica utilizada es la de sustracción de fondo, que permite distinguir y detectar personas por el tamaño en pixeles de las mismas, teniendo a consideración en el proceso a todos aquellos objetos que, por su localización, no se tienen en cuenta en otras técnicas para la detección de personas. El método presenta una tasa de aciertos entre 87.14 % y 93.33 %, con requerimientos promedio CPU de la placa embebida de 40 %, así como tiempo de respuesta medio del algoritmo de 0.43 segundos. |
---|