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Caracterización para la ubicación en la captura de video aplicado a técnicas de visión artificial en la detección de personas

Castro Casadiego, Sergio Alexander; Niño Rondón, Carlos Vicente; Medina Delgado, Byron (Revista Colombiana de Tecnologías de AvanzadaColombia, 2020-07)

Este documento muestra los resultados de la caracterización para la ubicación del dispositivo de captura de video para implementar en Python las técnicas de visión artificial de sustracción de fondo, detectores en cascada ...
Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos

Niño , Carlos ; Castro Casadiego, Sergio ; Medina Delgado, Byron; Ramirez Mateus, Jhon Jairo; Puerto, Karla; Guevara Ibarra, Dinael (Investigación e Innovación en IngenieríasColombia, 2020-12-14)

Objetivo:Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con ...

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Caracterización para la ubicación en la captura de video aplicado a técnicas de visión artificial en la detección de personas
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Castro Casadiego, Sergio Alexander | 2020-07

Este documento muestra los resultados de la caracterización para la ubicación del dispositivo de captura de video para implementar en Python las técnicas de visión artificial de sustracción de fondo, detectores en cascada y flujo óptico, utilizadas en la detección de personas. Se confrontaron aspectos como altura y ángulo de inclinación del dispositivo, obteniendo una exactitud de 98.34% para la técnica de sustracción de fondo, con la cámara ubicada a 4 metros de altura con inclinación de 50°, siendo la de mejor rendimiento en el número de detecciones. En promedio, las pruebas realizadas a 4 metros presentan rendimiento de 87.96%, a 8 metros, 88.19%, a 50°, 87.94% y a 90° el rendimiento es de 88.19%.

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Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos
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Niño , Carlos | 2020-12-14

Objetivo:Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con Windows 10 y Debian GNU/LINUX respectivamente, en lenguaje de programación Python 3.7. Metodología: Se proponen tres etapas correspondientes a las mejoras en la imagen de video, la implementación de las técnicas de detección de personas y la evaluación del rendimiento de los algoritmos de dichas técnicas respecto al tiempo de respuesta, espacio de memoria requerido y aciertos en las detecciones. Resultados: La técnica de sustracción de fondo presenta una exactitud de 89.7% mientras que dicho valor para la técnica de detectores en cascada corresponde al 93.65%. Así mismo, la técnica de sustracción de fondo presenta mejor comportamiento respecto al tiempo de respuesta obteniendo 0.5934 segundos para Windows y 2.6338 segundos para Linux. Conclusiones: Tanto la técnica de sustracción de fondo como la técnica de detectores en cascada responden 5 veces más rápido en la computadora personal que en la placa Raspberry Pi 3B+, por su parte, el espacio de memoria requerido por la técnica de sustracción de fondo es 26.28% y 55% superior al espacio requerido por la técnica de detectores en cascada en el computador personal y en la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente.

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