Sistema de detección de personas y cálculo de distancias euclidianas mediante el uso de redes neuronales convolucionales integrando OpenCV y CUDA para medir el índice de cumplimiento del distanciamiento social de los estudiantes de la EEB Lcda. Angélica Villón Lindao.

dc.contributor.advisorRosero Vásquez, Shendry Balmore
dc.contributor.authorAlejandro Roca, Katherine Viviana
dc.date.accessioned2021-11-18T17:39:26Z
dc.date.available2021-11-18T17:39:26Z
dc.date.issued2021-11-18
dc.description.abstractLa Escuela de Educación Básica “Lcda. Angélica Villón Lindao” se enfoca en brindar una educación acorde a las exigencias que la sociedad actual demanda. Con la aparición del virus COVID-19, las actividades educativas se vieron afectadas provocando el cierre de los centros de estudio a nivel mundial. En Ecuador, el Comité de Operaciones de emergencia (COE) Nacional mediante resolución resolvió declarar el distanciamiento social como el camino a la nueva normalidad, medida adoptada para evitar el contagio masivo en espacios de uso compartido. Reducir el aforo permitido en lugares de concurrencia es una manera de controlar el distanciamiento entre personas, sin embargo, depende de la actitud de cada persona cumplir o no esta medida. Los niños, niñas y adolescentes (NNA) en etapa de escolaridad son propensos a evadir los controles dispuestos por las autoridades del plantel. La solución planteada en este trabajo de titulación es desarrollar un sistema de Inteligencia Artificial (IA) basado en técnicas de visión por computadora capaz de detectar personas en un fotograma mediante la red convolucional YOLO (You Only Look Once) y calcular la distancia euclidiana entre puntos usando las coordenadas de las detecciones que devuelve la red neuronal con el método “dist” del módulo Scipy. PyQt5 es una librería escrita en lenguaje Python para el diseño y desarrollo de interfaces gráficas para entornos de escritorio, que integra el análisis del video en tiempo real y el cálculo de distancia. El resultado de este proyecto es una aplicación para Windows que renderiza el video con las detecciones enmarcadas en rojo si son infractores y en verde si no. Adicionalmente, se genera un reporte estadístico a partir de los registros guardados en una base de datos SQLite con el número de detecciones, el número de infractores, la distancia promedio y el porcentaje de cumplimiento agrupados por horas según la fecha elegida.es
dc.identifier.citationAlejandro Roca, Katherine Viviana (2021). Sistema de detección de personas y cálculo de distancias euclidianas mediante el uso de redes neuronales convolucionales integrando OpenCV y CUDA para medir el índice de cumplimiento del distanciamiento social de los estudiantes de la EEB Lcda. Angélica Villón Lindao. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 92p.es
dc.identifier.otherUPSE-TTI-2021-0030
dc.identifier.urihttps://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/6484
dc.language.isospaes
dc.pages92 p.es
dc.publisherLa Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2021es
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes
dc.subjectVISIÓN POR COMPUTADORAes
dc.subjectDISTANCIAMIENTO SOCIALes
dc.subjectREDES NEURONALES CONVOLUCIONALESes
dc.titleSistema de detección de personas y cálculo de distancias euclidianas mediante el uso de redes neuronales convolucionales integrando OpenCV y CUDA para medir el índice de cumplimiento del distanciamiento social de los estudiantes de la EEB Lcda. Angélica Villón Lindao.es
dc.typebachelorThesises

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