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TI - Comparación multiplaforma de técnicas basadas en visión artificial para detección de personas en espacios abiertos
AU - Niño , Carlos 
AU - Castro Casadiego, Sergio 
AU - Medina Delgado, Byron
AU - Ramirez Mateus, Jhon Jairo
AU - Puerto, Karla
AU - Guevara Ibarra, Dinael
AB - 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.
DA - 2020-12-14
KW - Comparación multiplaforma
KW - Python
KW - sustracción de fondo
KW - detectores en cascada
KW - rendimiento
KW - Multiplatform   Comparisons,
KW - Background Subtraction
KW - Cascade Detection
KW - Performance
PB - Investigación e Innovación en Ingenierías
UR - https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/806
ER -