Sistema de detección y reconocimiento de intrusos de bajo costo basado en visión artificial, aplicado a sistemas de videovigilancia

Abstract

El presente proyecto de titulación versa sobre la construcción de un sistema de detección de intrusos basado en visión artificial, aplicado a sistemas de video vigilancia, encaminado a solucionar las limitaciones que poseen los sensores de movimiento y/o de presencia, además de establecer una solución versátil, eficiente y de bajo costo. Para su desarrollo, se empleó una revisión bibliográfica que permita obtener un modelo de detección adecuado, además de adquirir los conocimientos necesarios para establecer los parámetros correctos y generar un software capaz de detectar la presencia humana dado un entorno específico. En consecuencia, se construyeron los algoritmos necesarios para obtener un conjunto de datos que dio paso al entrenamiento del modelo; aplicando criterios que permitan aumentar información de aprendizaje, generando una solución eficiente capaz de diferenciar la forma humana desde un escenario provisto por un sistema de CCTV. Además, se diseñó una aplicación móvil en conjunto con una API web, para brindar la posibilidad de desplegar la solución a un entorno real; permitiendo a quien lo requiera, un acceso al monitoreo de la situación del entorno vigilado. Se utilizaron WebSockets como el protocolo de transmisión de datos, lo que permitió actualizar en tiempo real la información expuesta en la aplicación utilizando hilos de ejecución única, evitando añadir sobrecarga de procesos en el sistema. De esta forma, una vez generados los distintos algoritmos para el correcto funcionamiento del sistema, se estableció una prueba de rendimiento en diferentes escenarios de vigilancia para medir su eficacia, lo que demostró que el producto final es adecuado para el despliegue en producción.

Palabras clave: redes neuronales, imágenes digitales, procesamiento digital, servicios web, aplicaciones móviles