Desarrollo de un sistema de visión artificial para la detección de aglomeración de personas en un semáforo.

Abstract

Se presenta el desarrollo de un sistema de Visión Artificial para la medición del flujo peatonal en tiempo real en una intersección de semáforo. Está desarrollado en Matlab utilizando su toolbox, en el cual dentro del detector de objetos en cascada utiliza el algoritmo de Viola-Jones para detectar las caras de la gente (FrontalFaceCART) o parte superior del cuerpo (Upperbody), donde en la literatura científica uno de los trabajos importantes de detección en tiempo real es el método basado en el aprendizaje de Adaboost que es el que utiliza dicho algoritmo, donde por su eficiencia ha sido elegido; además del objeto detector de personas (peopleDetector) que se basa en la técnica de histogramas de gradientes orientados (HOG) y un entrenado de las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) clasificador, se trata de un procedimiento que ofrece resultados robustos gracias a su invariancia ante cambios en el fondo o en las posturas de los peatones. La principal aportación en este trabajo, es la integración de estos tres algoritmos: FrontalFaceCART, Upperbody, y peopleDetector, para la detección de personas en tiempo real con la finalidad de bajar el margen de error.