Diseño de un prototipo de entorno de video vigilancia integrado Open Source utilizando cámaras integradas en vehículos.

El objetivo es el desarrollo de un sistema de video vigilancia utilizando visión artificial para la detección automática y monitoreo en tiempo real del flujo peatonal en el parqueadero de la Facultad de Informática y Electrónica. Utilizando el método científico experimental ya que existe manipulación de la variable independiente directa e indirectamente. Se creó una base de datos que contiene cuatro imágenes características del sistema, posteriormente se realizó una evaluación de los métodos de extracción de contenidos que utilizan CBIR como son SURF y SIFT que permite detector puntos de interés de una imagen invariantes a la escala, rotación y cambio de iluminación. Finalmente, a partir de la detección y descripción de puntos característicos se combinó las imágenes que tengan una porción en común, para ello se localizó los keypoints de ambas y se logró obtener una imagen panorámica. Se determinó que la implementación del Sistema tiene una eficiencia del 89% utilizando el algoritmo Surf con respecto al 56% del algoritmo Sift. Se concluye el sistema de video vigilancia open source basado en cámaras integradas en vehículos si mejoró la localización de la ubicación y mayor cobertura visual para la detección de incidentes en el parqueadero de la Facultad de Informática y Electrónica, utilizado el algoritmo Surf. Se recomienda realizar una combinación de sistemas de extracción de características, ya que esto permitirá construir sistemas de imágenes más robustos.The objective is the development of a video surveillance system using artificial vision for the automatic detection and real-time monitoring of pedestrian flow in the parking lot of the Faculty of Informatics and Electronics, using the experimental scientific method since there is manipulation of the independent variable directly and indirectly. A database containing four characteristic images of the system was created. Subsequently, an evaluation of content extraction methods using CBIR such as SURF and SIFT was performed, which allows detecting points of interest of an image invariant to scale, rotation and illumination change. Finally, based on the detection and description of characteristic points, the images that have a portion in common were combined, for which the keypoints of both were located and a panoramic image was obtained. It was determined that the implementation of the system has an efficiency of 89% using the Surf algorithm with respect to 56% of the Sift algorithm. It is concluded that the open source video surveillance system based on cameras integrated in vehicles did improve the location of the location and greater visual coverage for the detection of incidents in the parking lot of the Faculty of Informatics and Electronics, using the Surf algorithm. It is recommended to perform a combination of feature extraction systems, as this will allow building more robust image systems