Sistema de detección de aglomeración y conteo de personas basado en procesamiento de imágenes e internet de las cosas IOT para el grupo TIGUM

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dc.contributor.advisorGuillen Pinto, Edward Paul
dc.contributor.authorGutierrez Bonilla, Alirio
dc.contributor.authorCardona Aristizabal, Juliana Marcela
dc.contributor.orcidGutierrez Bonilla, Alirio [0000-0003-0516-8884]
dc.contributor.orcidCardona Aristizabal, Juliana Marcela [0000-0002-2223-1497]
dc.date.accessioned2022-06-28T20:38:10Z
dc.date.available2022-06-28T20:38:10Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractDesarrollo 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.spa
dc.description.abstractenglishTechnological 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.eng
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero de sistemasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/8069
dc.language.isospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad El Bosquespa
dc.publisher.programIngeniería de sistemasspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectDistanciamiento Socialspa
dc.subjectdetección de objetosspa
dc.subjectAnálisis de Imagenspa
dc.subjectIOTspa
dc.subjectTransporte de telemetría de cola de mensajesspa
dc.subjectAprendizaje por transferenciaspa
dc.subjectMQTTspa
dc.subject.ddc621.3
dc.subject.keywordssocial distancingspa
dc.subject.keywordsdetection of objectsspa
dc.subject.keywordsimage analysisspa
dc.subject.keywordsIOTspa
dc.subject.keywordstelemetry transport from the message queuespa
dc.subject.keywordstransference learningspa
dc.subject.keywordsMQTTspa
dc.titleSistema de detección de aglomeración y conteo de personas basado en procesamiento de imágenes e internet de las cosas IOT para el grupo TIGUMspa
dc.title.translatedCrowd’s detection system and people counting based on the images rendering and the internet of things IOT to the TIGUM groupspa
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa

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