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 Orie...

Full description

Autores:
Parra Cabrera, Susana Andrea
Cuervo Lote, William Ricardo
Tipo de recurso:
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
Rights
License
Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018
Description
Summary: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.