Detección y seguimiento de peatones y ciclistas en la ciclovía
| dc.contributor.advisor | Wilches Pérez, Carlos Andres | |
| dc.contributor.author | Vanegas Cubillos, María Paula | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-23T17:52:42Z | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-10T17:57:21Z | |
| dc.date.available | 2021-09-23T17:52:42Z | |
| dc.date.available | 2023-05-10T17:57:21Z | |
| dc.date.created | 2018 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/96858 | |
| dc.description.abstract | Algunas entidades públicas o privadas requieren información como el número de personas en un lugar, evento o actividad. Por esto, entidades como el IDRD realizan un conteo manual de asistentes a la ciclovía por cuestiones de control. Para realizar un conteo automático, en este proyecto se propone realizar la detección y el seguimiento de peatones y ciclistas en video utilizando técnicas de visión artificial. Inicialmente se investigan y comparan los detectores de objetos YOLOv3 y SSD. Luego se diseña un algoritmo de seguimiento basado en estrategias de tracking como CSRT, y se unifica con el detector con mejores resultados. Finalmente se estima el número de peatones y ciclistas en la escena y se prueba el sistema comparando los resultados obtenidos con un conteo realizado manualmente. | spa |
| dc.format | spa | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Procesamiento de video | spa |
| dc.subject | Visión por computador | spa |
| dc.subject | Inteligencia artificial | spa |
| dc.subject | Detección de objetos | spa |
| dc.subject | Seguimiento de objetos | spa |
| dc.title | Detección y seguimiento de peatones y ciclistas en la ciclovía | spa |
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