Sistema de rastreo de personas en tiempo real para la detección y control de incidentes con armas blancas, a través de la Re-Identificación de personas, utilizando características biométricas y soft-biométricas, y técnicas computacionales avanzadas, en un entorno controlado en la ESPE Sede Latacunga

El presente trabajo describe el proceso de desarrollo de un sistema de rastreo de personas en tiempo real para la detección y control de incidentes con armas blancas, en un entorno controlado de la Universidad de la ESPE sede Latacunga pasillo del segundo piso. Se fundamenta con YOLOv8, para la detección de armas blancas y personas en posesión de armas blancas. Este sistema representa un avance significativo en la tecnología de videovigilancia. La investigación se centra en la Re-Identificación de individuos sospechosos mediante una combinación de características biométricas (facial) y soft-biométricas (silueta, textura y color de la vestimenta), empleando diversas técnicas computacionales como los patrones binarios locales (LBP), el histograma de gradientes orientados (HOG), los histogramas de color HSV (HCH), la máscara binaria (binary mask) como descriptores y la máquina de vectores de apoyo (SVM) como clasificador, el rastreo funciona a partir de la Re-Identificación, trazando la trayectoria del individuo detectado con el uso de Bytrack de YOLO. El sistema se valida en dos fases: la primera instancia el sistema de detección de personas sospechosas con armas blancas con una exactitud del 78.29%, y finalmente se valida la Re-identificación de personas sospechosas con armas blancas logrando una exactitud de 76.47%. Encontrando limitaciones en la iluminación, distancia y la calidad de las camáras, siendo este el justificante del resultado obtenido.

• Prif Awdur: Moreta Chimborazo, Helen Lisbeth (author)
• Awduron Eraill: Telleria Vasco, Elias Ibrahim (author)
• Fformat: bachelorThesis
• Iaith: spa
• Cyhoeddwyd: 2024
• Pynciau: DETECCIÓN DE ARMAS; RE-IDENTIFICACIÓN DE PERSONAS; CARACTERÍSTICAS BIOMÉTRICAS; CARACTERÍSTICAS SOFT-BIOMÉTRICAS; MACHINE LEARNING
• Mynediad Ar-lein: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/37734