Resumen:
En el presente Proyecto de investigación, se presenta el desarrollo de un sistema para la detección y seguimiento de personas con vestimenta militar, el mismo que se encuentra montado en una estructura gimbal. Se desarrolló un prototipo de gimbal mediante un proceso de mejoramiento continuo hasta llegar al prototipo final pasando por diferentes diseños, así como de procesos de manufactura.
La detección de personas se realizó mediante redes neuronales convolucionales, usando un modelo pre-entrenado de TensorFlow el cual sea compatible con arquitectura Android. Se realizó una base de datos de imágenes de militares en diferentes situaciones de iluminación, distancia, altura y número de personas. Con el modelo entrenado se desarrolló la aplicación en AndroidStudio que permitió el envío de imágenes, puntos medios de la imagen, puntos medios del objetivo, nivel de certeza de detección y coordenadas del GPS, hacia la placa controladora.
Para el desarrollo del controlador se desarrolló una identificación de la planta para determinar el tipo de control más óptimo. Para la comunicación con la estación en tierra se realizó un servidor dentro de la tarjeta controladora Raspberry Pi 3, en la cual se implementó un servidor web para acceder a los datos e imágenes del gimbal, usando las mismas características de la tarjeta.
Se ejecutó la integración de los componentes mencionados anteriormente dando como resultado un dispositivo embebido capaz de realizar la detección y seguimiento de personas con vestimenta militar, los datos obtenidos se pueden en una estación en tierra conectada mediate un web server y una página web.
