Detección y conteo de personas en espacios cerrados utilizando estrategias basadas en visión artificial

El presente trabajo propone el diseño y la implementación de un sistema de detección y conteo de personas en imágenes interiores de video vigilancia utilizando múltiples estrategias de visión artificial. De esta manera, el contenido del documento está estructurado de la siguiente manera: Inicialmente, se presenta el marco teórico, donde se exponen los antecedentes tomados en consideración para la etapa de diseño y desarrollo. Posteriormente, en el capítulo de desarrollo, se explica el proceso de implementación de cada una de las etapas seguidas: La creación de una base de datos utilizando videos de vigilancia de un espacio específico de la Pontificia Universidad Javeriana - Bogotá; la implementación de los algoritmos para la elección de candidatos de una escena a través de los métodos de ventaneo exhaustivo y selección por medio de los bordes presentes; y la implementación de los algoritmos de extracción de características y clasificación supervisada de candidatos, utilizando los métodos de HOG (Histograma de orientación de vectores), FV (Vector de Fisher), SVM (Máquina de vectores de soporte), Bosque Aleatorio (RF), Redes Neuronales (ANN) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Seguido a esto, se encuentran los protocolos de prueba definidos para evaluar el sistema y los respectivos análisis de los datos obtenidos al ejecutar dichos procedimientos. Por último, en el apartado de conclusiones y recomendaciones, se resumen los resultados obtenidos del proyecto y se plantean las recomendaciones más importantes para tener en cuenta en futuros trabajos.The following project proposes the design and implementation of a system for the detection and counting of people in indoor video surveillance images using multiple artificial vision strategies. In this way, the content of the document is structured as follows: Initially, the theoretical framework is presented, where some background and knowledge taken into consideration for the design and development stage are shown. Later, in the development chapter, the implementation process of each of the following stages is explained: The creation of a database using surveillance videos of a specific space of the Pontificia Universidad Javeriana - Bogotá; the implementation of the algorithms for the candidates election of a scene through the exhaustive selection methods and selection by the edges method; and the implementation of the feature extraction and supervised classification algorithms, using the methods of HOG (Vector orientation histogram), FV (Fisher's vector), SVM (Support vector machine), Random forest (RF), Neural Networks (ANN) and Convolutional Neural Networks (CNN). Next to that, test protocols defined to evaluate the system and the respective analysis of the data obtained are exposed. Finally, in the last section, results obtained from the project are summarized and the most important recommendations are presented to be taken into account for future investigations.Ingeniero (a) ElectrónicoPregrad