Resumen:
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.
