%0 Journal Article %A Mudarra Luján, Jesús %T Diseño, implementación y evaluación de una estrategia de detección de objetos abandonados en aplicaciones de videovigilancia %D 2021 %U http://hdl.handle.net/10017/49588 %X Este trabajo aborda el estudio e implementación de algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Learning) con la finalidad de detectar objetos abandonados en aplicaciones de videovigilancia. Se ha realizado un estudio teórico de los algoritmos de detección y seguimiento disponibles en el Estado del Arte. Para la detección de objetos en tiempo real se ha empleado YOLOv4 [1]. Como algoritmo de seguimiento se ha optado por Deep SORT [2]. Por último, se ha desarrollado un algoritmo que determine si un objeto ha sido abandonado o no. Todos ellos han sido implementados sobre el dataset de referencia MS COCO [3] y evaluados sobre los datasets más relevantes en la detección de objetos abandonados como son GBA2018 [4], PETS2007 [5], AVSSAB2007 [6] o ABODA [7]. %K Deep Learning %K YOLOv4 %K Deep SORT %K Videovigilancia %K Visión por computadora %K Video surveillance %K Computer vision %K Ingeniería industrial %K Industrial engineering %K Informática %K Computer science %~ Biblioteca Universidad de Alcala