Detección de personas subiendo y bajando del Metro mediante visión artificial

El análisis de imágenes es un campo de investigación que actualmente está muy demandado debido al gran número de aplicaciones posibles y a sus posibles beneficios para una sociedad o para los usuarios finales de una solución. Algunos ejemplos de aplicación pueden ser el análisis de imágenes para diagnóstico en medicina, el control autónomo de la calidad en una cadena de producción, la video vigilancia en centros comerciales o aeropuertos o la conducción autónoma de un vehículo. La visión artificial es el estudio que trata de construir sistemas artificiales capaces de extraer la información relevante de una imagen basándose en datos que se tienen a priori para después poder usarla. Es una herramienta de gran utilidad en la investigación científica, que es el ámbito en el que se enmarca este proyecto. El objetivo que se persigue durante el desarrollo de este trabajo es el del desarrollo y evaluación de un método para detectar personas que suben y bajan de un vagón de Metro simulado, con la intención de mejorar los resultados del estudio de Jara del que se parte. De esta manera se consigue dar una solución sobre la que construir y continuar otras líneas de investigación como, por ejemplo, el conteo de personas para mejorar el sistema de transportes de una ciudad. El método utilizado para elaborar la solución consiste en un detector de personas con un clasificador. Este clasificador es una máquina de soporte vectorial (support vector machine por sus siglas en inglés -SVM-). En cada experimento se ha realizado un estudio, con sus consiguientes pruebas, sobre la optimización de los parámetros para que la elección de los modelos correspondiese al desempeño del mejor de ellos. Para realizar dicho estudio se ha empleado el lenguaje de programación C++ y el framework OpenCV. Una vez acabada la fase de experimentación y analizados los datos obtenidos, se han comparado entre ellos para corroborar la evolución positiva del desempeño de las soluciones propuestas en cada prueba, llegando al final con la elección de la solución que mejor desempeño tiene en la detección de personas dentro del ambiente de trabajo en el que se ha investigado.Image analysis is a line of investigation that's currently in high demand due to the high number of possible applications and its possible advantages for society or for the final users of a method. Some examples of the application are the image analysis for medical diagnostic, automatic quality control in production, video surveillance at super markets or airports or even autonomous driving. The computer vision is the research on how make an artificial system able to extract the relevant information from an image, based on data that we have a priori, and we'll be using later. It's a very helpful tool in the scientific research, which is the ambit where the project is envolved in. The pursued objective during the development of the project is the development and the evaluation of a method to detect people going up and down from a simulated Subway carriage, in order to improve the results of Jara's research we're basing in. In this sense we'll try to give a solution to build up and to continue other research lines such as counting the amount of people to improve the public transport system of a city. The method used to elaborate the solution is a people detector with a classifier. This classifier is a support vector machine (SVM). In each experiment we have made an study, with the most suitable tests, so that the model selection corresponds to the best result. To perform the study we have used the C++ language and the OpenCV framework. Once the experiments phase is finished and the obtained data is analysed, we have compared one model with the other one to check the progress in the solutions performance of each test and, finally, reached the end with the selection of the solution with the best detection performance within the work environment where it has been investigated in.Ingeniería Informátic