Detección automática de victima con cuerpo parcialmente obstruido utilizando Kinect.

La detección de objetos es un problema fundamental en la visión artificial, en la actualidad existen diversas técnicas para resolver este problema. Sistemas automáticos de reconocimiento y métodos de extracción de características son soluciones para localizar un objeto de una imagen. El análisis automático de imágenes utiliza diferentes sensores para interpretar el escenario y las características que desea extraer. Estos sensores más conocidos como cámaras, existen de diferentes tipos y para cada aplicación. El rastreo de personas es una de las aplicaciones más comunes en la visión artificial, donde hay diferentes métodos y algoritmos para identificarlas. Estos métodos y algoritmos están más enfocados en identificar personas de pie porque es lo más común en casi todas las situaciones, pero un cuerpo acostado no es normal llevarlo al estudio, pero en casos de algunas catástrofes naturales donde es de vital importancia rescatar personas o en el peor de los casos sacar cadáveres, estos cuerpos normalmente están atrapados en la oscuridad dentro de escombros y acostados. Todos estos aspectos son también de estudio donde se necesita una herramienta que trabaje en la oscuridad y que detecte cuerpos acostados, una herramienta que puede ayudar a solucionar este problema es el Kinect. El sensor Kinect es un herramienta de visión artificial que se utiliza normalmente para los videojuegos, más exactamente para el Xbox pero en los últimos años se lanzó una versión para computadoras a través del sistema operativo Windows, para que los desarrolladores puedan crear proyectos y se amplié el rango de usuarios a los que pretenden llegar. Hoy en día ya hay una base de datos con proyectos implementados con Kinect lo que facilita la investigación y desarrollo. El Kinect cuenta con un proyector de laser infrarrojo y un par de cámaras, estos captores son sensores de imágenes CMOS, uno es una cámara a color RGB y el otro también es una cámara pero este detecta los reflejos del haz infrarrojo. [1], [2] Los algoritmos que ya trae en la programación es el reconocimiento del esqueleto el cual es el que más se utiliza, pero el cuerpo de la persona tiene que estar de pie o sentado, este proyecto pretende brindar una solución, de algún caso de que el cuerpo no se encuentre en la posición por defecto si no que se encuentre acostado y que se pueda visualizar alguna parte del cuerpo, debido a que se pueden dar algunos escenarios con estas características, esta aplicación puede ser de gran ayuda en algunos escenarios de catástrofes naturales. Debido a esto, se logró implementar un sistema para detectar un cuerpo en posición acostada y parcialmente obstruido, utilizando técnicas como la correlación cruzada y normalizada, proporcionando una solución en este tipo de escenarios.

• 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:11349/4656
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/4656
• Palabra clave: Kinect; Matlab; correlación; mapa de profundidad; Kinect; Matlab; correlation; depth map
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