Object recognition system as support for blind people

La discapacidad involucra diferentes limitantes con las que convive día a día el individuo que la sufre. La discapacidad visual hace referencia a una pérdida parcial o total de la visión, mediante la cual el individuo interactúa con los elementos de su entorno. Se estima que aproximadamente el 48% de personas que padecen algún tipo de discapacidad presentan limitantes visuales, lo cual les ocasiona dificultades en actividades y espacios cotidianos. Uno de los ámbitos más afectados para estas personas constituye la movilidad, dados los obstáculos variados con los que se pueden encontrar. Para brindar alternativas a esta problemática existen herramientas como los bastones que le permiten al usuario detectar objetos y poder esquivarlos. Sin embargo, estas herramientas presentan limitantes que, en últimos años, han intentado ser cubiertas por técnicas de visión artificial. Este proyecto implementa redes neuronales a través de algoritmos de visión para construir un sistema que pueda ser de utilidad para la población en mención. Los resultados obtenidos nos muestran que hacer uso del algoritmo YOLO en su versión 5 resulta efectivo en un 94.29% para detectar objetos a través de una cámara web y que incluso se pueden realizar detecciones de diferentes objetos al mismo tiempo. Este tipo de algoritmos pueden ser implementados como sistemas móviles para facilitar el tránsito a los usuarios con discapacidad visual. Finalmente, es importante incluir la mayor cantidad de categorías posibles al desarrollar el algoritmo para asegurar que la persona cuente con suficiente información para realizar su desplazamiento.Disability involves different limitations with which the individual who suffers it lives on a daily basis. Visual impairment refers to a partial or total loss of vision, through which the individual interacts with the elements of their environment. It is estimated that approximately 48% of people with some type of disability have visual limitations, which causes difficulties in daily activities and spaces. One of the most affected surroundings for these people is mobility, given the various obstacles they may encounter. To provide alternatives to this problem, there are tools such as sticks that allow the user to detect objects and be able to avoid them. However, these tools have limitations that, in recent years, have tried to be covered by artificial vision techniques. This project implements neural networks through vision algorithms to build a system that can be useful for the population in question. This project implements neural networks through vision algorithms to build a system that can be useful for the population in question. The results obtained show us that using the YOLO algorithm in its version 5 is 94.29% effective in detecting objects through a webcam and that it can even detect different objects at the same time. This type of algorithms can be implemented as mobile systems to facilitate transit for users with visual disabilities