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 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.

• 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