Método de detección automática de armas de mano en video usando aprendizaje profundo

Investigación TecnológicaEste experimento implementa un método basado en aprendizaje profundo para el apoyo del proceso de monitoreo y detección de armas de mano (revólveres y pistolas), de forma automática con el fin de proponer una solución a la problemática de seguridad existente en la ciudad de Bogotá. Se propone una metodología que consta de siete (7) pasos: construcción del conjunto de datos, pre procesamiento de los videos, extracción de características de los frames, muestreo del conjunto de datos, red de regiones propuestas, clasificación y detección de armas de mano, y rendimiento del modelo de detección de armas de mano en video.RESUMEN INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. MARCO DE REFERENCIA 3. METODOLOGÍA 4. DISEÑO METODOLÓGICO 5. DISCUSIÓN DE RESULTADOS 6. CONCLUSIONES 7. RECOMENDACIONES 8. ANEXOS 9. BIBLIOGRAFÍAPregradoIngeniero de Sistema

Detección de situaciones de violencia física interpersonal en videos usando técnicas de aprendizaje profundo

Diseña una arquitectura con el modelo de red neuronal convolucional Xception y LSTM para la detección de violencia física interpersonal en los videos de sistemas de vigilancia. Debido al aumento de inseguridad en el país y como medida preventiva, se buscó reforzar el sistema de videovigilancia, donde se enfocó en la necesidad de integrar nuevas tecnologías para supervisar la seguridad ciudadana como es el caso del uso de la visión artificial. Para el entrenamiento, validación y prueba de la arquitectura del modelo propuesto, se utilizó los conjuntos de datos Hockey Fight Dataset y Real Life Violence Situations Dataset. Los resultados obtenidos en la exactitud de nuestra propuesta en el conjunto de datos Hockey Fight Dataset supero a todos los demás métodos. En el caso del conjunto de datos Real Life Violence Situations Dataset que cuenta 2000 videos en contraste de otros conjuntos de datos utilizados para la detección de violencia, se obtuvieron buenos resultados en la exactitud mayores al 90%.Perú. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Vicerrectorado de Investigación y Posgrado. Proyectos de Investigación con Financiamiento para Grupos de Investigación. PCONFIGI. Código: C21201361. Resolución: 005753-2021-R/UNMS

Algoritmo inteligente de vigilancia para la detección de actos delictivos en el distrito de Comas

El presente trabajo de investigación se titula ALGORITMO INTELIGENTE DE VIGILANCIA PARA LA DETECCIÓN DE ACTOS DELICTIVOS EN EL DISTRITO DE COMAS. Esta investigación inicia desde la problemática de los incrementos de actos delictivos que se ha estado registrando en los últimos años en el distrito de comas. Es por este motivo, que se planteó como objetivo primordial implementar un algoritmo inteligente de vigilancia para la detección de actos delictivos en el distrito de Comas. Asimismo, se utilizó la metodología de desarrollo de CommonKads para la elaboración del algoritmo y como metodología de gestión se utilizó SCRUM. Además, se utilizó las tecnologías de YOLO (Algoritmo You Only Look Once), Google COLAB, Python, TensorFlow, etc. Esta investigación es de tipo aplicada, pre-experimental y con un enfoque cuantitativo, se utilizó una población de 16 videos. Además, se utilizó el muestreo intencional. Asimismo, se utilizó como técnica de estudio la observación y las fichas de observación de registro como instrumento de recolección validado por juicio de expertos

Reconocimiento de objetos usando técnicas de inteligencia Artificial

Con el avance tecnológico de las últimas décadas, se han desarrollado múltiples técnicas para la clasificación y reconocimiento de imágenes, las cuales han servido de base para la solución de diversas necesidades de identificación de imágenes que se usan en la actualidad en aplicaciones comerciales y de seguridad. El desarrollo soluciones para el reconocimiento de imágenes y clasificación de objetos emulan la información visual que recibe un ser humano, donde las cámaras ópticas hacen el papel del ojo humano, este procesa la información y por consiguiente la divide en una tarea simple capturar el objeto y reconocerle..

Detección de Escenas de Violencia con Modelos Deep Learning

Este Trabajo de Fin de Grado propone desarrollar un sistema de detección automática de escenas violentas. En primer lugar, se realiza un estudio del estado del arte examinando las distintas herramientas técnicas disponibles para el análisis de vídeo, concentrando este trabajo en el empleo de técnicas de aprendizaje automático, en concreto el aprendizaje profundo (deep learning). Se compararán distintos modelos convolucionales profundos con el objetivo de entender las ventajas y desventajas de estas técnicas de análisis y su aplicación en el caso de reconocimiento de escenas de violencia. Se usan modelos tanto totalmente desarrollados como modelos basados en transferencia de aprendizaje (transfer learning) con el objetivo de mejorar la calidad de la red entrenada. Se procede a perfeccionar estos modelos con técnicas que se apoyan en otros campos de aprendizaje profundo para mejorar su capacidad, y por último se somete a examen el modelo en juegos de datos (Datasets) públicos como: MoviesFight y HockeyFight, con el objetivo de medir su tasa de acierto y entendimiento cualitativo del modelo. Por último, se revisan futuras perspectivas de investigación que surgen a partir de las conclusiones de este trabajo

Procedural content generation via machine learning

Trabajo de fin de Grado en Grado en desarrollo de videojuegos, Facultad de Informática UCM, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Curso 2019/2020Durante los últimos años, tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático, se han convertido en un foco constante de investigación y enseñanza, así como de aprendizaje. Además, cada vez más empresas, ven a estas técnicas como un punto de partida hacia su crecimiento tanto económico como tecnológico, permitiendo a estas, entrar en otros sectores. Por ejemplo, Microsoft, empezó a adentrarse en el mundo de la inteligencia artificial y aprendizaje automático con Kinect, o Google desarrollando un algoritmo capaz de derrotar a los mejores jugadores del mundo de Dota. En otros sectores como en el de la agricultura, la inteligencia artificial está siendo utilizada, para mejorar la eficiencia en cuanto a producción, prediciendo los rendimientos de la cosecha. Además, todo lo comentado anteriormente, nos lo encontramos hoy en día y vivimos con ello, destacando entre otros a asistentes personales como Alexa o Siri. Debido a esto, hemos planteado nuestro trabajo de fin de tal manera, que se nos presenta una oportunidad única de aprender como funcionan los algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, aplicándola al ámbito sobre el que hemos desarrollado nuestros estudios durante los últimos años, los videojuegos, y en concreto a la creación de mapas del videojuego SuperMario. A lo largo de todo el proyecto, investigaremos acerca de cuáles son las mejores técnicas tanto de aprendizaje automático como de inteligencia artificial, así como cuál es la forma más óptima de implementarlas. Desarrollaremos scripts para comprobar su funcionamiento, con la ayuda de diversas librerías entre las que se encuentran Tensorflow o NLTK, así como una aplicación en Unity, la cual nos servirá de base para poder mostrar los mapas que vayan siendo generados. Esta aplicación, permitirá la posibilidad de mostrar los 8 mapas originales de los que disponemos, los cuales han sido realizados a mano, así como crear nuevos mapas, con algunos de los algoritmos investigados e implementados. Estos mapas podrán ser monotema, que resultan a partir de un solo mapa, o multitema, que se crean a partir de la unión de diferentes mapas.During the last years, both the artificial intelligence and machine learning have become in a constant focus of research and teaching, and also of learning. Besides, more and more companies, see these techniques as an starting point to their economical and technological growing, by entering other sectors. For example Microsoft, stepped into in artificial intelligence and machine learning with Kinect, or Google developing an algorithm able to beat the best Dota players all over the world. In other sectors like the agricultural, the artificial intelligence is being used to improve the production efficiency by predicting the crop yields. Also, everything that has been commented above, can be found nowadays in our lifes, highlighting for example, voice assistants such as Alexa or Siri. Because of all of this, we have raised our final degree project as a unique opportunity to learn how the machine learning and artificial intelligence algorithms work, by applying it on what we have been studying during the last years, the video games, and in particular the map generation based on SuperMario. Throughout all the project, we will research about which are the best techniques of machine learning and artificial intelligence, and also which is the best way of implementing them. We will develop scripts in order to check the behaviour, with the help of some libraries such as Tensorflow or NLTK, and also a Unity project, which will serve us as a base to show all the maps that are being generated. This application will give the possibility of showing the first eight original maps, and also creating new ones, with some of the researched and implemented algorithms. These maps will be mono theme, from just one map, or multi theme, created from the join of different maps.Depto. de Sistemas Informáticos y ComputaciónFac. de InformáticaTRUEunpu

King of the Magnets: Juego de Realidad Virtual en Unreal Engine

En este trabajo se documenta el desarrollo de un videojuego para realidad virtual. No solo un prototipo o una prueba de concepto, sino un videojuego que se pueda disponer en el mercado, con todos los elementos que hacen de este un producto completo y coherente. Pasando por todas las etapas de desarrollo, desde la concepción de la idea, hasta el resultado final y pulido que cualquier persona se puede descargar y jugar. Se ha obtenido como resultado una experiencia jugable de comienzo a fin, con sus respectivos menús, interfaces, salas, progresión, arte, sonido, y acabado general que hacen de este un producto que se puede publicar en el mercado. El juego saca el máximo provecho de las capacidades de la realidad virtual, utilizando mecánicas, técnicas de inmersión, y diseño estético que promueven la inmersión utilizando la visión, el audio, y los movimientos. A este producto se le denomina demo debido a que con su pulido y acabado actual, tiene campo para ampliarse con más niveles y contenido, así extendiendo el tiempo de juego necesario para explorar más en profundidad las mecánicas. Sin embargo, el producto obtenido es una experiencia completa con todas las características de un producto terminado, y se pretende publicar en su estado actual como una demo. Los aspectos de los que más se hablan en este documento incluyen mecánicas, progresión de juego, diseño de niveles, estética visual, diseño de sonido, arte, narrativa, y el aspecto más fundamental, la programación. Todos estos son los elementos que un juego completo necesita tener. En este proyecto se hace especial énfasis en el aspecto técnico a la hora de programar mecánicas, solucionar problemas, y utilizar adecuadamente las tecnologías en cuestión. Haciendo especial mención del desarrollo de inteligencia artificial, mecánicas de juego, optimización, arte técnico, y uso de diversas herramientas, sumado a una variedad de técnicas para lograr el resultado deseado en cada instante. Se explica no solo cómo se ha desarrollado un producto, sino también la visión y los métodos utilizados para trazar esta ruta de proyecto y avanzar en cada momento del desarrollo. Adicionalmente, se explora el ambiente actual de la realidad virtual, y el lugar que este tipo de proyectos tienen en el mercado. Se explican las distintas tecnologías de última generación utilizadas para hacer realidad este proyecto, como dispositivos de realidad virtual y motores de videojuegos con sus respectivas herramientas, virtudes, y restricciones

Arquitectura de detección de actividades criminales basada en análisis de vídeo en tiempo real

[ES] Esta tesis doctoral propone el desarrollo de una arquitectura para sistema de detección de actividades criminales en vídeo aplicado a sistemas de mando y control para seguridad ciudadana. Este sistema está basado en la técnica de Deep Learning Faster R-CNN y tiene el novedoso enfoque de tratar las acciones criminales como los hurtos callejeros, en donde pueden ser identificados objetos como evidencia en una escena de vídeo. Esta tesis muestra el desarrollo de dicha aplicación, que demuestra ser efectiva, identificando la manera de reducir el costo computacional del análisis de vídeo cuadro a cuadro obteniendo rendimientos congruentes con las tasas de cuadros por segundo generados por cámaras de sistema de vídeo vigilancia ciudadana. También es objeto de estudio una posible implementación en el sistema de seguridad ciudadana de la Policía Nacional de Colombia.[EN] This doctoral thesis proposes the development of a system to detect criminal activities in video applied to command and control systems for citizen security. This system is based on the Deep Learning technique called Faster R-CNN and has the novel approach of treating criminal actions like street thefts as objects that can be identified in a video scene. This thesis shows the development of this application and the way to reduce the computational cost of the video analysis frame by frame, obtaining performances congruent with the frame rate generated by citizen video surveillance system cameras. There is also a possible implementation in the citizen security system of the National Police of Colombia is being studied.[CA] Esta tesi doctoral proposa el desenrotllament d'una arquitectura per a sistema de detecció d'activitats criminals en vídeo aplicat a sistemes de comandament i control per a seguretat ciutadana. Este sistema està basat en la tècnica de Deep Learning Faster R-CNN i té el nou enfocament de tractar les accions criminals com les afanades guies de carrers com a objectes que poden ser identificats en una escena de vídeo. Esta tesi mostra el desenrotllament de la dita aplicació, que demostra ser efectiva, identificant la manera de reduir el cost computacional de l'anàlisi de vídeo quadro a quadro obtenint rendiments congruents amb les taxes de cuados per segon generats per cambres de sistema de vídeo vigilància ciutadana. També s'estudia una possible implementació en el sistema de seguretat ciutadana de la Policia Nacional de Colòmbia.Suárez Páez, JE. (2020). Arquitectura de detección de actividades criminales basada en análisis de vídeo en tiempo real [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/153162TESI

Machine learning y realidad aumentada para el reconocimiento de recursos turísticos

Apurímac, a pesar de contar con gran cantidad de recursos turísticos, no ha podido di-fundirlos de manera adecuada, por lo que en esta investigación se pretende aplicar ma-chine learning y realidad aumentada para la detección y geolocalización de recursos tu-rísticos. Construyendo una aplicación móvil que integre todas estas tecnologías y permi-ta mejorar la experiencia del visitante en tiempo real. Para lograr el objetivo, se conside-raron 25 recursos turísticos de la región, 5 para el entrenamiento del modelo machine learning y 20 para la ubicación en tiempo real por geolocalización. En cuanto a machine learning, se entrenó con un dataset construido exclusivamente para esta investigación, mediante YOLOv3 sobre Darknet, a continuación, el modelo entrenado se incluyó en un servidor web con Flask sobre Python, que estará a la espera de imágenes. Además, se implementó una aplicación web para la gestión de recursos turísticos que serán mostra-dos al usuario final. En lo referente a realidad aumentada esta se implementó sobre una aplicación móvil la cual envía imágenes captadas por la cámara del móvil al detector, esta app móvil también permite mostrar puntos de interés cercanos basado en la geoloca-lización y orientación actual; ya sean reconocidos o geolocalizados, la app permite mos-trar la información del recurso turístico mediante realidad aumentada. Como resultados se logró una precisión del modelo en el reconocimiento de imágenes superior al 90%, se logró determinar los puntos de interés turístico cercanos al móvil basándose en su geopo-sicionamiento y orientación, finalmente, se logró definir una arquitectura que intercomu-nique estos tres sistemas que trabajan con tecnologías diferentes.Tesi