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 di...
- Autores:
- 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:11349/23597
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/23597
- Palabra clave:
- Procesamiento digital
visión artificial
Detección de peatones
OpenCV
Ingeniería en Control - Tesis y Disertaciones Académicas
Visión artificial
Procesamiento digital de imágenes
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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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. |
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Pérez Pereira, Miguel RicardoMoreno Gómez, William AlexanderGarcía Piragua, Andrés Mauricio2020-05-05T16:42:59Z2020-05-05T16:42:59Z2016-06-15http://hdl.handle.net/11349/23597Un 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.A typical problem in such populated as it is Bogotá city is the density of people attending sites public, many sites lack control systems capacity of people because the cost of implementation and maintenance, so think of a solution from non-mechanical devices. Since the area of digital signal processing and artificial vision we set to implement a versatile counter, able to work in real time, and any type of video source, based on open source solutions so that there is no restriction to use, modify, or implement in market the solution. Two different algorithms for identifying pedestrians were implemented, the algorithms are programmed in Python and libraries OpenCV where by performance tests the most optimal algorithm identified regarding use of hardware resources and precision for a count of people on a real environment checked. Eventually results in two identification algorithms that can lead to other applications such as security and surveillance on multiple platforms thanks to the programming language that can be easily ported without any restrictionspdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Procesamiento digitalvisión artificialDetección de peatonesOpenCVIngeniería en Control - Tesis y Disertaciones AcadémicasVisión artificialProcesamiento digital de imágenesVisión por computador.digital processingartificial visionPedestrian DetectionOpenCVSistema de conteo automático de flujo de personas por medio de visión artificialAutomatic system for people flow counting through artificial visionCreación o Interpretacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILGarciaPiraguaAndresMauricio2016.pdf.jpgGarciaPiraguaAndresMauricio2016.pdf.jpgIM 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