Diseño y construcción de nodos inteligentes para detección de armas dentro de una red de video-vigilancia utilizando visión artificial.
En el presente trabajo de titulación tuvo como objetivo diseñar e implementar nodos inteligentes para detección de armas dentro de una red de video-vigilancia utilizando visión artificial. Para lo cual se implementó nodos de detección mediante los requisitos necesarios para su ejecución, así como el...
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| Hovedforfatter: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Sprog: | spa |
| Udgivet: |
2020
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| Fag: | |
| Online adgang: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/13783 |
| Tags: |
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Tilføj Tag | Summary: | En el presente trabajo de titulación tuvo como objetivo diseñar e implementar nodos inteligentes para detección de armas dentro de una red de video-vigilancia utilizando visión artificial. Para lo cual se implementó nodos de detección mediante los requisitos necesarios para su ejecución, así como el acople de varios dispositivos electrónicos. Se implementó un dispositivo de captura de imágenes que permite obtener las entradas del sistema, analizando dichas imágenes con herramientas de visión artificial orientadas al aprendizaje automático para seleccionar características de los objetos con ayuda de librerías de OpenCV y clasificadores HAAR los cuales se ejecutan sobre un software libre Linux, se ha diseñado un algoritmo detector el cual se ha programado sobre una tarjeta embebida de bajo costo. El sistema envía una alerta GSM al momento que se detecta un arma. Para lo cual se envía la imagen hacía una base de datos de Gmail para su análisis tomando en cuenta que, si se identifica un rostro dentro de la imagen que contiene el objeto en estudio se procederá a realizar un recorte facial y un acercamiento para identificar de mejor manera al individuo. Con las pruebas se determinó que a pesar que los objetos en análisis son pequeños y de difícil detección a comparación de vehículos o personas, los nodos cumplen con la detección de armas en diferentes ambientes. Se concluye que el sistema logra enviar la alerta GSM en un tiempo promedio de 6.5 segundos, enviar y almacenar la imagen detectada en la base de datos de Gmail en un tiempo promedio de 10 segundos lo que nos permite tener una detección en tiempo real, se recomienda utilizar imágenes propias de cada ambiente en análisis para obtener clasificadores con mayor fuerza de detección. |
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