Resumen:
En el presente proyecto de investigación, se desarrolla y propone un sistema de identificación de personas utilizando un vehículo aéreo no tripulado o dron, sistema que se encuentra en una estación remota constituida por una computadora portátil con características de última generación. Este trabajo está dividido en dos partes: la primera, analiza los estándares de comunicaciones inalámbricas para establecer la comunicación dron – estación remota, empleando un servidor streaming de código abierto, con arquitectura asíncrona basada en eventos, en base al servicio bajo demanda de envió punto a punto (unicast) y mediante la interacción del protocolo RTMP y HLS a fin de mantener la calidad de servicio durante la transmisión del vídeo: la segunda parte se basa en el procesamiento digital de imágenes enviadas por el dron a través del algoritmo YOLO (solo se observa una vez), el mismo que utiliza redes neuronales convolucionales para la clasificación de imágenes y su entrenamiento. YOLO se complementa con la interacción de librerías como OpenCV, Anaconda, CUDA, TensorFlow y está desarrollado utilizando programación orientada a objetos con el intérprete Python. Finalmente, se realiza las pruebas del sistema completo, bajo diferentes condiciones de altura de vuelo del dron, iluminación, características del terreno, posición del dron y resolución de la cámara, a fin de evaluar objetivamente el desempeño del sistema de identificación de personas en tiempo real.
