Sistema de conteo automático de flujo de personas por medio de visión artificial

Un problema típico en una ciudad tan poblada como lo es Bogotá es la densidad de personas que concurren a sitios de carácter público, muchos sitios carecen de sistemas de control de aforo de personas, debido al costo de implementación y mantenimiento, por ello se pensó en una solución a partir de dispositivos no mecánicos. Desde el área del Procesamiento digital de señales y Visión artificial se propuso implementar un contador de personas versátil, capaz de trabajar en tiempo real, y sobre cualquier tipo de fuente de video, basado en soluciones de código abierto de tal forma que no haya restricción de ningún tipo a la hora de usar, modificar, o comercializar la solución. Se implementaron dos algoritmos diferentes para identificación de peatones, los algoritmos fueron programados sobre Python y librerías OpenCV donde mediante pruebas de desempeño se identificó el algoritmo más óptimo en cuanto a uso de recursos de hardware y precisión para realizar un conteo de personas sobre un entorno real controlado. Al final se tiene como resultado dos algoritmos de identificación que se pueden llevar a otras aplicaciones como seguridad y vigilancia sobre múltiples plataformas gracias al lenguaje de programación el cual puede ser portado fácilmente sin restricciones de ningún tipo.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7363
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/7363
• Palabra clave: Extracción de características; Análisis de imágenes; Detección de objetos; Técnicas de sustracción; Reconocimiento en imágenes; Histograma de Gradientes; INGENIERÍA EN CONTROL - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS; VISIÓN POR COMPUTADOR; ALGORITMOS (COMPUTADORES); PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES; Feature extraction; Image analysis; Object detection; Subtraction techniques; Image recognition; Histogram of Oriented Gradients
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