4 research outputs found
Labeling and evaluation of a new dataset for human action recognition in large vessels
El objetivo de este Trabajo de fin de Grado (TFG) es la generaci贸n, etiqueta y evaluaci贸n de un nuevo
dataset denominado Human Action Recognition on Ships (HARS) para el posterior entrenamiento y
evaluaci贸n de un sistema para la evacuaci贸n de personas en grandes embarcaciones, en el marco del
proyecto PALAEMON: A holistic passenger ship evacuation and rescue ecosystem (H2020-PALAEMON-
814962). Las secuencias a etiquetar incluyen diferentes personas realizando distintas actividades y han
sido grabadas en un barco disponible en Astilleros de Santander S.A.U. (ASTANDER). Para el etiquetado
se ha partido de una herramienta proporcionada por el grupo de investigacion GEINTRA, que ha sido
modificada para su adaptaci贸n a las necesidades de etiquetado del dataset, incluyendo no solo acciones
individuales, sino tambi茅n grupales. Adem谩s, se han definido criterios para realizar el etiquetado de las
personas y acciones. La evaluaci贸n del dataset se ha llevado a cabo utilizando la red neuronal YOLOv3 y
realizando una evaluaci贸n de los resultados obtenidos en la detecci贸n de personas con dicha red a partir de
la informaci贸n etiquetada. La implementaci贸n y ejecucion de YOLOv3 se ha realizado en Google Colab y
los resultados se han comparado con los etiquetados empleando MABLAB. El trabajo desarrollado y los
resultados obtenidos han permitido validar el etiquetado del dataset y el cumplimientod de los objetivos
del TFG.The aim of this Final Degree Thesis (TFG) is the generation, labeling and evaluation of a new dataset
named Human Action Recognition on Ships (HARS) for the later trainning and evaluation of a system
in charge of person evacuation in large cruise ships within the framework of PALAEMON: A holistic
passenger ship evacuation and rescue ecosystem project (H2020-PALAEMON-814962). The different
sequences to be labeled inside the dataset include different persons performing distinct activities and
have been recorded in a ship available at Astilleros de Santander S.A.U. (ASTANDER). The labeling has
been based on a tool provided by the GEINTRA research group and has been modified and adapted to
the labeling needs of the dataset including just not individual actions but also group actions. In addition,
criteria to perform the labeling process of persons an actions has been defined. The evaluation of the
dataset has been carried out using the neural network YOLOv3 and performing an evaluation of the
results obtained in person detection with this network from the labeled information. The implementation
and execution of YOLOv3 has been carried out in Google Colab and the results have been compared with
the labeled ones using MATLAB. The developed work and the obtained results have allowed to validate
the labeling of the dataset and the compliance of the objectives of the TFG.Grado en Ingenier铆a Electr贸nica de Comunicacione