Implementación de un prototipo de emisión de alertas en zonas de peligro para el cuidado de niños de 1 a 5 años mediante visión artificial. - García Sanunga, Jefferson Tobías (2023)
El presente trabajo de titulación engloba todos los criterios de visión artificial optando por una tecnología que permita realizar este proceso en tiempo real dentro de áreas determinadas como zonas de peligro, en cada zona los objetos que requieren ser detectados son diferentes y por esta razón se seleccionó una tecnología que pueda ser entrenada de forma personalizada. Se trabajó con la tecnología Yolo v5 para la detección de objetos debido a su capacidad de detectar en tiempo real y a gran velocidad. Por su lado pytorch en el entrenamiento genera un aprendizaje profundo en la última red de neuronas. En base al entrenamiento personalizado para cada zona de peligro se obtuvo una matriz de confusión que muestra el porcentaje de falsos positivos cuando un objeto fue detectado sin estar presente en el escenario de validación. Por lo tanto el porcentaje de error más alto en la primera zona de peligro le corresponde al objeto tenedor con una confusión de 47% y en la segunda zona de peligro a la clase Hijo(a) con un valor de 42% de confusión. En los escenarios de prueba el sistema mostró buenos resultados detectando cada objeto de forma rápida y precisa, gracias a esto se pudo determinar la posición exacta de cada elemento detectado para poder calcular la distancia entre el objeto de interés y el niño. Si la distancia entre la clase Hijo(a) y el objeto de peligro es menor a 300 píxeles correspondiente a un metro de distancia, el tutor es notificado por dos diferentes métodos, una alerta emitida por mensaje mediante la plataforma de Telegram con un retraso de 1 segundo y otra alerta de forma sonora con un retraso de 2 segundos.