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000069870 005__ 20180417132420.0
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000069870 041__ $$aspa
000069870 1001_ $$aAndrés Galindo, Jorge
000069870 24200 $$aEvaluation of low-cost platforms to build a video-surveillance system
000069870 24500 $$aEvaluación de plataformas de bajo coste para construir un sistema de vídeo-vigilancia
000069870 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2017
000069870 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000069870 520__ $$aEn 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.
000069870 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000069870 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000069870 700__ $$aMurillo Arnal, Ana Cristina$$edir.
000069870 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática
000069870 8560_ $$f679155@celes.unizar.es
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