Reconocimiento de Personas en Ambiente con Emisiones de Humo Usando Sensor Laser y Redes Neuronales Convolucionales desde Nube de Puntos 3D. Parte 1.

Cuando ocurren incendios en Plantas industriales, los materiales siniestrados y el humo dificultan la identificación del personal. Los Drones con sensores laser y redes CNN posibilitan el reconocimiento de personas en tales ambientes. El objetivo del proyecto es el estudio de un sistema neuronal convolucional para el reconocimiento de personas en un ambiente con emisiones de humo (parte1) y para su implementación usa un sensor laser, una tarjeta controladora y un dron (parte2). El método empleado consideró la realización de un reconocimiento de personas usando una red CNN previamente entrenada con nube de puntos 3D. La prueba se realizó con Alexnet e imágenes de personas. Los resultados (parte1) muestran que una matriz de confusión del 97.5 % ha sido alcanzada. Basado en el estudio, se concluye que el sistema neuronal de reconocimiento de personas usando CNN en ambientes siniestrados presenta un comportamiento muy aceptable para su aplicabilidad.Palabras clave: reconocimiento de personas, redes neuronales convolucionales, programación en entorno Matlab, sensor laser y dron

Recognition of People in Environment with Smoke Emissions Using Laser Sensor and Convolutional Neural Networks from 3D Pointed Cloud.

Cuando ocurren incendios en Plantas industriales, los materiales siniestrados y el humo dificultan la identificación del personal. Los Drones con sensores laser y redes CNN posibilitan el reconocimiento de personas en tales ambientes.  El objetivo del proyecto es el estudio de un sistema neuronal convolucional para el reconocimiento de personas en un ambiente con emisiones de humo (parte1) y para su implementación usa un sensor laser, una tarjeta controladora y un dron (parte2). El método empleado consideró la realización de un reconocimiento de personas usando una red CNN previamente entrenada con nube de puntos 3D. La prueba se realizó con Alexnet e imágenes de personas. Los resultados (parte1) muestran que una matriz de confusión del 97.5 % ha sido alcanzada. Basado en el estudio, se concluye que el sistema neuronal de reconocimiento de personas usando CNN en ambientes siniestrados presenta un comportamiento muy aceptable para su aplicabilidad. Palabras clave: reconocimiento de personas, redes neuronales convolucionales, programación en entorno Matlab, sensor laser y dron

Design of an Adaptive Controller with Online Identification Applied to a Pressure Tank

Abstract The objective is to design an adaptive controller for a pressure tank using online identification to obtain the mathematical model of the system