Seguimiento y búsqueda de objetivos en entornos complejos usando micro vehículos aéreos con cámaras monoculares para aplicaciones militares

El presente proyecto de investigación consiste en el uso de AI para la implementación de un sistema de detección, seguimiento y búsqueda de un objetivo (cualquier persona), mediante el empleo de un micro-UAV Parrot Bebop 2 y de las imágenes proporcionadas por su cámara a bordo. Para la detección de personas, se usó el modelo de aprendizaje profundo YOLOv4, muy preciso y rápido para realizar esta tarea. A ello se adapta un sistema de seguimiento y rastreo digital basado en un Filtro de Kalman que integra una etapa de asignación de Id’s a cada persona detectada. En este punto es necesaria la intervención de un usuario, quien, mediante un clic sobre cualquier persona en la imagen, indicará al sistema a quien seguir. Este seguimiento físico, es posible gracias a un controlador PI en pitch y yaw diseñados en función del modelo matemático obtenido de la estimación del movimiento del micro-UAV. Para potenciar su autonomía se incluye un modelo no supervisado de estimación de profundidad monodepth, que gracias a un mapa de profundidad propicia la detección y evasión de obstáculos. Además, al sistema se integra una etapa de búsqueda y re-identificación de persona a través de un modelo de CNN entrenada con las imágenes de la persona objetivo. El rendimiento del sistema es evaluado en un escenario interno controlado y un externo parcialmente controlado.

• Autor principal: Chauca Vera, Bryan Andrés (author)
• Format: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicat: 2020
• Matèries: PROTOTIPOS TECNOLÓGICOS; VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO; RASTREO SATELITAL; ELECTRÓNICA EN LA NAVEGACIÓN; SISTEMAS DE POSICIONAMIENTO
• Accés en línia: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/22390