Sistema de detección de aglomeración y conteo de personas basado en procesamiento de imágenes e internet de las cosas IOT para el grupo TIGUM
Cargando...
Fecha
2022
Título de la revista
Publicado en
Publicado por
URL de la fuente
Enlace a contenidos multimedia
ISSN de la revista
Título del volumen
Resumen
Desarrollo tecnológico para el grupo de investigación TIGUM, el cual se trata de un sistema de detección de aglomeraciones con conteo de personas, mediante procesamiento de imágenes e Internet de las cosas; para los laboratorios de investigación de IOT del grupo TIGUM. El proyecto se desarrolla bajo la modalidad de Metodología Ágil, utilizando el marco de trabajo Scrum, con el fin de realizar entregables productivos en diferentes etapas del proyecto, permitiendo a su vez realizar controles de cambios e inclusiones de nuevas funcionalidades. Se realizó el análisis de dos marcos de trabajo sobre detección de objetos en tiempo real, sus aplicaciones en la clasificación, y segmentación de objetos, aplicado al procesamiento de imágenes. El algoritmo utilizado por el marco de trabajo YOLOv3 es óptimo para la realización y cumplimiento del objetivo principal del proyecto. Posterior a esto se analizó, diseñó y construyo un software para determinar la cantidad de personas reunidas en un mismo sitio y su respectiva distancia en centímetros, aplicando algoritmos de procesamiento de imágenes y transmisión con herramientas de IoT. Para finalizar se realizó una estrategia de pruebas para validar a nivel funcional el software desarrollado. El modelo de detección de objetos en tiempo real es una herramienta eficaz para lograr llevar un monitoreo del flujo de personas en determinados sitios, mediante él envió de alertas que muestran los resultados de número de personas y distancia entre cada una de ellas.
Descripción
Abstract
Technological development to the TIGUM investigation group, which it is about crowd’s detection system with people counting through images rendering and internet of things, for the IOT investigation labs of the TIGUM group. This project is developed using the Agil Scrum methodology with the purpose of doing productive deliverables in different project’s stages, allowing at the same time the performance of changes control and including new functionalities. Two framework analysis were done about objects detection in real time their applications in the classification and objects segmentation using the images rendering. The algorithm used in the YOLOv3 framework is ideal to do and achieve the principal project objective. After that, it was developed and analyzed a software to determine the number of persons joined in the same place and its distance in centimeters using algorithms of the images rendering and the transmition with OIT tools. Finally, it was done a testing strategy in order to check the functional level of the software developed. The model of detection of things in real time is an efficient tool to get the supervision of the people’s flow in specific places through the notifications sending to show the results of the number of people and the distance between each one of them.
Palabras clave
Distanciamiento Social, detección de objetos, Análisis de Imagen, IOT, Transporte de telemetría de cola de mensajes, Aprendizaje por transferencia, MQTT
Keywords
social distancing, detection of objects, image analysis, IOT, telemetry transport from the message queue, transference learning, MQTT