Desarrollo de un sistema embebido para detectar en tiempo real la presencia de personas en ambientes controlados

Abstract

La visión por computadora es un área de conocimiento de mucho interés tanto en el ámbito académico como en el comercial. En los últimos años se ha desarrollado significativamente gracias al uso de múltiples herramientas computacionales que han permitido la implementación de técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para realizar la detección, identificación y seguimiento de objetos observados dentro de imágenes fijas ó de vídeo. El propósito del presente trabajo es diseñar e implementar un prototipo de un sistema inteligente de bajo costo, para detectar personas en un vídeo capturado en tiempo real de un ambiente con iluminación controlada. Para el efecto, en un sistema embebido Raspberry Pi 3 configurado con herramientas OpenCV-Python se implementaron tres algoritmos detectores: LBP-AdaBoost, Haar AdaBoost y HOG-SVM. La captura de vídeo se realizó a través de una cámara de vídeo VGA. El prototipo implementado tiene como objetivo alertar al operador por medio de un tono audible de la presencia de una persona en el vídeo capturado. Para evaluar la precisión de los detectores se efectuaron pruebas considerando entornos controlados con distintos niveles de iluminación y distancias entre la cámara y los objetos a ser detectados. Los resultados muestran que el detector Haar-AdaBoost es el más preciso, mientras que el detector LBP-AdaBoost es el que tiene menor consumo computacional.