Evaluación de plataformas de bajo coste para construir un sistema de vídeo-vigilancia

Andrés Galindo, Jorge
Murillo Arnal, Ana Cristina (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2017
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Ingeniería de Sistemas y Automática

Graduado en Ingeniería Informática

Resumen: En este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado la evaluación de diversas plataformas de bajo coste para su futuro uso en proyectos y prácticas relacionados con la robótica y la visión por computador. Para ello se ha utilizado como principal elemento, una Raspberry Pi, con la cual se han probado varias plataformas a evaluar como placas de adaptación para su uso con sensores y motores existentes de LEGO Mindstorms. Con el objetivo de determinar el alcance del uso de las plataformas anteriormente mencionadas, y como ejemplo de diseño de un prototipo para una tarea real, se ha diseñado, implementado y evaluado un sistema de vídeo vigilancia y monitorización con la Raspberry Pi y las plataformas evaluadas. Los objetivos del trabajo se han cubierto satisfactoriamente y se pueden agrupar en tres bloques: Se ha realizado una evaluación y puesta en marcha de todas las plataformas y sensores disponibles, y se han seleccionado los componentes más adecuados. Por un lado se realizo la evaluación de 2 placas para el control de sensores y motores, PiStorms y Dexter BrickPi. En ambas placas se pudieron utilizar los sensores disponibles sin problemas, eligiendo finalmente Dexter BrickPi por su mayor autonomía y robustez. Por otro lado se evaluaron 3 cámaras diferentes, NXTCAMv4, Asus Xtion y Raspberry Pi Camera para su uso con las demás plataformas disponibles. Tras descartar NXTCAMv4 por no estar soportada por las placas, se eligió la Raspberry Pi Camera por su menor consumo y mayor velocidad en comparación con Asus Xtion. El sistema de \textit{tracking} del prototipo está desarrollado con la biblioteca para visión por computador OpenCV, que permite una instalación sencilla en la plataforma y facilita el procesado y captura de los datos. %Para implementar el sistema de vídeo vigilancia, Se ha realizado una evaluación de los distintos algoritmos de seguimiento disponibles en OpenCV, utilizando datos públicos con datos precisos etiquetados sobre las personas que aparecen en los vídeos del mismo. Esta evaluación ha permitido comprobar el funcionamiento de dichos algoritmos y elegir aquellos que mejor rendimiento presentan con las plataformas elegidas. Por ultimo se ha construido un prototipo demostrativo con las plataformas \textit{hardware} y los algoritmos elegidos que realizase tareas de vídeo vigilancia y monitorización. El sistema implementado se divide en varias fases: En primer lugar aplica un detector de personas sobre todos los \textit{frames} que recibe; una vez que encuentra a una persona, comenzará a hacer \textit{tracking} de esa persona; en función de donde indique el \textit{tracking} que se encuentra esa persona, el sistema moverá un motor para orientar la cámara hacía la posición del objetivo; cuando el sistema pierde al objetivo, vuelve a aplicar la detección. Además cada vez que encuentra a una persona y empieza a realizar \textit{tracking}, sube una imagen de dicha persona a Dropbox, permitiendo acceder remotamente a los datos. El prototipo funciona de forma correcta y es capaz de monitorizar al objetivo en tiempo real, siempre y cuando la velocidad del objeto a seguir no sea muy alta, para lo cual haría falta una capacidad de cómputo mayor.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado