Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/22390
Título : | Seguimiento y búsqueda de objetivos en entornos complejos usando micro vehículos aéreos con cámaras monoculares para aplicaciones militares |
Director(es): | Aguilar Castillo, Wilbert Geovanny |
Autor: | Chauca Vera, Bryan Andrés |
Palabras clave : | PROTOTIPOS TECNOLÓGICOS VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO RASTREO SATELITAL ELECTRÓNICA EN LA NAVEGACIÓN SISTEMAS DE POSICIONAMIENTO |
Fecha de publicación : | 2020 |
Editorial: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control |
Citación : | Chauca Vera, Bryan Andrés (2020). Seguimiento y búsqueda de objetivos en entornos complejos usando micro vehículos aéreos con cámaras monoculares para aplicaciones militares. Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí |
Abstract: | El presente proyecto de investigación consiste en el uso de AI para la implementación de un sistema de detección, seguimiento y búsqueda de un objetivo (cualquier persona), mediante el empleo de un micro-UAV Parrot Bebop 2 y de las imágenes proporcionadas por su cámara a bordo. Para la detección de personas, se usó el modelo de aprendizaje profundo YOLOv4, muy preciso y rápido para realizar esta tarea. A ello se adapta un sistema de seguimiento y rastreo digital basado en un Filtro de Kalman que integra una etapa de asignación de Id’s a cada persona detectada. En este punto es necesaria la intervención de un usuario, quien, mediante un clic sobre cualquier persona en la imagen, indicará al sistema a quien seguir. Este seguimiento físico, es posible gracias a un controlador PI en pitch y yaw diseñados en función del modelo matemático obtenido de la estimación del movimiento del micro-UAV. Para potenciar su autonomía se incluye un modelo no supervisado de estimación de profundidad monodepth, que gracias a un mapa de profundidad propicia la detección y evasión de obstáculos. Además, al sistema se integra una etapa de búsqueda y re-identificación de persona a través de un modelo de CNN entrenada con las imágenes de la persona objetivo. El rendimiento del sistema es evaluado en un escenario interno controlado y un externo parcialmente controlado. |
URI : | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/22390 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
T-ESPE-043743.pdf | TRABAJO DE TITULACIÓN | 5,17 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
T-ESPE-043743-D.pptx | DEFENSA | 29,39 MB | Microsoft Powerpoint XML | Visualizar/Abrir |
T-ESPE-043743-R.pdf | RESUMEN | 65,68 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.