Seguimiento y evaluación de personas en ambientes cerrados / abiertos
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Cruz Angel, Bryan Santiago | 2021
Es: Actualmente, en un mundo constantemente en evolución hemos evidenciado el impacto y crecimiento de la tecnología. Lo que se conoce como la revolución tecnológica ha llevado a la creación de sistemas de pago en línea, Inteligencia artificial (IA), BigData, el internet de las cosas, entre otros. Estas herramientas facilitan y optimizan procesos que normalmente generan más gastos económicos, ambientales y sociales, en especial el uso de tecnologías de IA presenta un gran desempeño en la detección de objetos por medio de imágenes, cuando se trata de seguimiento de personas, la norma general dicta que debe realizarse de forma manual, en donde un trabajador sea el encargado de llevar un control de las cámaras de vigilancia, mediante las cuales se puede identificar un sujeto, su posición, y su estado físico, este control es efectivo pero tedioso, en el enfoque de este trabajo dirigido se busca automatizar dicha labor especialmente en centros de salud o ancianatos, donde pacientes con condiciones neurológicas necesitan atención o monitoreo más constante, apoyado en el algoritmo de Detección de objetos YOLO en su versión 3 y en el algoritmo DeepSORT para el seguimiento de personas, se plantea generar un programa en Python de detección y evaluación de actividad física de personas en tiempo real con base en diversas técnicas de IA.
Estos algoritmos tienen diversos usos y ventajas, algunos ejemplos van desde el seguimiento del balón en partidos de futbol o baloncesto hasta la detección de automóviles para sistemas de conducción automática, entre las ventajas que ofrece es que es una tecnología no invasiva, de bajo costo y alta eficiencia, por otra parte, presenta algunas dificultades relacionadas con efectos como la oclusión, que es cuando una persona se encuentra delante de otra y dificulta su visibilidad en el video. La gran cantidad de personas puede ser otro limitante, ya que por lo general se requiere de gran capacidad computacional para detectar cada objeto, esto de forma intrínseca nos afecta el rendimiento en tiempo real, limitando el número de fotogramas que se pueden procesar cada segundo.
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