Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Detección de personas y vehículos en imágenes tomadas desde un UAV
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-08-03) Rivera Vicente, Jhon Jhojan; Crisótomo Romero, Pedro
    En la actualidad, la detección de objetos de interés en imágenes se ha centrado básicamente en aplicaciones que se desarrollan sobre cámaras estáticas, limitando así el área que es captada por dichas cámaras. Pero con el desarrollo y construcción de los vehículos aéreos no tripulados, ahora tenemos cámaras que se montan en ellos. Los objetos a detectar con una cámara en movimiento generan un nuevo reto y es por eso que esta tesis se enfoca en el análisis de este tipo de imágenes. En la presente tesis, se desarrolló un sistema que permite la detección de objetos de interés (persona y vehículos) que se encuentran en movimiento, a partir de imágenes tomadas desde un vehículo aéreo no tripulado (UAV). El resultado de la aplicación de este sistema, permitirá conocer el número de objetos en movimiento, así como la trayectoria que siguen a lo largo de una secuencia de imágenes. En el primer capítulo se presenta el estado del arte existente en la actualidad en referencia a las aplicaciones que existen en reconocimiento de objetos en imágenes, ya sean imágenes individuales o secuencias de imágenes. Además se establecen los objetivos del desarrollo del sistema que se propone en esta tesis. En el segundo capítulo, se presenta las técnicas existentes en el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de objetos, así como también las respectivas etapas con las que cuentan, para detectar y reconocer objetos de interés. En el tercer capítulo se realiza la comparación entre las técnicas de reconocimiento con el objetivo de seleccionar la más adecuada a nuestros requerimientos. Así mismo se presenta el diseño del sistema propuesto para la detección de personas y vehículos en movimiento en las imágenes tomadas desde el UAV. Finalmente en el último capítulo, se muestra la implementación del sistema propuesto y sus resultados obtenidos al aplicar el sistema sobre 5 secuencias de fotogramas (videos), cada una de ellas con características distintas, con lo que se establecerá la eficiencia de nuestro sistema en cuanto a escenarios diversos.