Sistema de visión artificial integrado a plataforma aérea para la detección de personas en tiempo real

En el presente trabajo de grado, se presenta el desarrollo de un sistema de vigilancia basado en visión artificial integrado a una plataforma aérea no tripulada. En la revisión realizada con respecto a los algoritmos dedicados a la detección de personas, se encontraron Mean Shift, Histograms of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Pattern (LBP), Viola-Jones y You Only Look Once (YOLO), dejando seleccionados dos algoritmos para evaluar HOG y YOLO, para los cuales se realizaron las respectivas pruebas y su codificación en el sistema embebido. Los criterios utilizados para determinar el mejor algoritmo se basan en un análisis estadístico cualitativo, realizado con tomas de imágenes desde un drone, las cuales fueron usadas en pruebas off-line. La validación en tiempo real se obtiene mediante una interfaz en tierra que permita observar al usuario el número de personas detectadas, una imagen de la zona y la posición del drone.

• Autores: Parra Cabrera, Susana Andrea; Cuervo Lote, William Ricardo
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/17513
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/17513
• Palabra clave: OJO ARTIFICIAL; VISION POR COMPUTADOR; DETECCION A DISTANCIA; HOG; YOLO; People detection; Aerial surveillance; Detección de personas; HOG; YOLO; vigilancia aérea
• License: Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018