Resumen

Este artículo es el resultado de la investigación titulada "Sistema de procesamiento de señales para la detección de personas en aglomeraciones en áreas de espacio público en la ciudad de Cúcuta", desarrollada en la Universidad Francisco de Paula Santander en el año 2020. El alto porcentaje de falsos positivos y falsos negativos en los procesos de detección de personas hace compleja la toma de decisiones en aplicaciones de videovigilancia, seguimiento y rastreo. Determinar qué técnica para la detección de personas presenta mejores resultados en términos de tiempo respon-se y aciertos de detección. Se validan en Python dos técnicas para la detección de personas en entornos no controlados con vídeos tomados en el interior de la Universidad Francisco de Paula Santander: Sustracción de fondo y el algoritmo YOLO. Con la técnica de sustracción de fondo se obtiene una tasa de acierto del 84,07 % y un tiempo medio de respuesta de 0,815 segundos. Asimismo, con el algoritmo YOLO la tasa de acierto y el tiempo medio de respuesta son del 90 % y 4,59 segundos respectivamente. Es posible inferir el uso de la técnica de sustracción de fondo en herramientas hardware como la placa Raspberry Pi 3B+ para procesos en los que se prioriza el análisis de la información en tiempo real, mientras que el algoritmo YOLO presenta las características requeridas en los procesos en los que se analiza la información después de la adquisición de la imagen.

1. INTRODUCCIÓN

La detección de personas es uno de los temas de mayor interés en la investigación actual. Se han propuesto diversas alternativas para los procesos de detección, como técnicas de visión por computador [1] y algoritmos de aprendizaje profundo [2]. En entornos no controlados, la detección de objetos se vuelve compleja, e incluso en los casos en los que el objeto de interés es el cuerpo humano, el reto es aún mayor [3], ya que en este tipo de procesos no es posible predecir el comportamiento de variables como el número de personas que circulan simultáneamente, su ubicación respecto a la videocámara y el nivel de luminosidad en el momento de la captura de las imágenes [4].

La sustracción de fondo es una técnica de visión por ordenador utilizada a menudo para separar los objetos en movimiento del fondo de la imagen [5]. En condiciones normales, el porcentaje de aciertos al aplicar la técnica de sustracción de fondo se sitúa en torno al 90 % [6], pero al ser susceptible a las variaciones en los niveles de luminosidad y ruido de la imagen, es habitual que este valor tienda a disminuir [7].

• Materias:Detección de intrusos Algoritmos de detección Sistema de monitoreo Vigilancia
• Subjects:Intrusion detection Detection algorithms Monitoring system Monitoring
• Palabras claves:Tasa de acierto; Comparativo; Detección de personas; Sustracción de fondo; Algoritmo YOLO
• Keywords:Hit rate; Comparative; People detection; Background subtraction; YOLO algorithm