RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Diseño, implementación y evaluación de una estrategia de detección de objetos abandonados en aplicaciones de videovigilancia
A1 Mudarra Luján, Jesús
K1 Deep Learning
K1 YOLOv4
K1 Deep SORT
K1 Videovigilancia
K1 Visión por computadora
K1 Video surveillance
K1 Computer vision
K1 Ingeniería industrial
K1 Industrial engineering
K1 Informática
K1 Computer science
AB 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 Estadodel Arte. Para la detección de objetos en tiempo real se ha empleado YOLOv4 [1]. Como algoritmo deseguimiento se ha optado por Deep SORT [2]. Por último, se ha desarrollado un algoritmo que determinesi un objeto ha sido abandonado o no. Todos ellos han sido implementados sobre el dataset de referenciaMS COCO [3] y evaluados sobre los datasets más relevantes en la detección de objetos abandonados comoson GBA2018 [4], PETS2007 [5], AVSSAB2007 [6] o ABODA [7].
YR 2021
FD 2021
LK http://hdl.handle.net/10017/49588
UL http://hdl.handle.net/10017/49588
LA spa
DS MINDS@UW
RD 29-abr-2024