Prototipo de aplicación móvil de identificación y conteo de personas por medio de reconocimiento de imágenes

Tesis doctoral: Tesis de Pregrado

Resumen

La situación actual generada por la expansión del covid-19 requiere que los establecimientos como: bancos, restaurantes, tiendas, hoteles, etc, tomen soluciones que garanticen el control de aforo en tiempo real y la seguridad de los usuarios. Controlar el aforo se convierte así en una necesidad primordial para los establecimientos que puedan congregar un gran número de personas, ya que según las normativas del gobierno nacional deben disminuir su capacidad total en un 40%. Por esta razón el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles que junto con la incorporación del reconocimiento de imágenes e inteligencia artificial ayudará a determinar el número máximo de personas que puede acceder a una determinada zona y de esta forma controlar el acceso de nuevas personas a dicho espacio, cuando el aforo de este se haya completado. Durante el desarrollo del aplicativo móvil se realizó la recopilación de información y análisis de requerimientos, y se diseñó cada una de las interfaces que conforman la aplicación y los diagramas de modelamiento correspondientes. Además, se llevó a cabo la implementación del proyecto en Android Studio que dio como resultado una aplicación que ofrece al usuario de manera muy intuitiva la posibilidad de controlar el aforo por medio de unas imágenes de entrada tomadas desde la cámara del dispositivo. Dicha imagen puede ser tomadas automática o manualmente y a partir de cada imagen se segmentan para el respectivo reconocimiento del rostro utilizando el módulo reconocimiento en cascada de OpenCv y de esta manera identificar y contar las personas en la imagen. Para validar el correcto funcionamiento de sistema se realizaron las respectivas pruebas, tomando como base diferentes escenarios se determinó que la capacidad de la aplicación es excepcional, si la cámara está en una buena posición (frontal) e iluminación se logra captar y contar, en la mayoría de los casos, todas las personas que están al margen de la cámara.
Fecha de lectura2023
Idioma originalEspañol (Colombia)
SupervisorLeonardo Hernán Talero Sarmiento (Director) & Juan Sebastián Cárdenas Arenas (Director)

Palabras clave

  • Computer Vision

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