Detección de personas a partir de análisis de imágenes digitales en la entrada del túnel mundialista en la ciudad de cali

El túnel de la avenida Colombia, Cali, enfrenta vandalismo y riesgos de seguridad debido a robos recurrentes y la presencia de peatones pese a su prohibición. Se implementó un sistema con tres arquitecturas para detectar personas basados en visión artificial (HOG, SSD y YOLO). Se creó un dataset par...

Full description

Autores:
Bejarano Carvajal, Julián David
Caicedo Ambuila, Joseph
Velasco Bastidas, Einar David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Institución Universitaria Antonio Jose Camacho
Repositorio:
Repositorio Uniajc
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniajc.edu.co:uniajc/2234
Acceso en línea:
https://repositorio.uniajc.edu.co/handle/uniajc/2234
Palabra clave:
Visión artificial
HOG
SSD
YOLO
Detección
Dataset
Python
Machine vision
Dataset
Python
Detection
Rights
closedAccess
License
Institución Universitaria Antonio José Camacho, 2024
Description
Summary:El túnel de la avenida Colombia, Cali, enfrenta vandalismo y riesgos de seguridad debido a robos recurrentes y la presencia de peatones pese a su prohibición. Se implementó un sistema con tres arquitecturas para detectar personas basados en visión artificial (HOG, SSD y YOLO). Se creó un dataset para evaluar las arquitecturas, utilizando imágenes con diferentes escenarios y condiciones. La evaluación se llevó a cabo en tres secciones, centrándose en el rendimiento, con resultados de 64 %, 70 %, y 81 % para HOG, SSD y YOLOv3. Además, YOLOv3 se evaluó en el túnel con conteo de personas obteniendo un 80 % de precisión y 98 % en un dataset externo de la Universidad Tecnológica de Delft.