Estimación de estado distribuida basado en agentes líderes: aplicación al seguimiento de objetivo

En el trabajo se presentan simulaciones de la implementación de una estimación de estado en forma distribuida en una red de inalámbrica de sensores para el seguimiento de objetivos móviles basado en un esquema de un filtro de partículas en forma distribuida en nodos lideres. Estos son seleccionados en forma dinámica de acuerdo al desplazamiento del objetivo. En particular se evalúa el uso de un modelo de medición de ángulo de orientación relativo del objetivo a seguir, para la estimación en tiempo real de la velocidad y trayectoria del mismo a través de una región bajo la supervisión de la red.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Estimación de estado distribuida basado en agentes líderes: aplicación al seguimiento de objetivo

En el trabajo se presentan simulaciones de la implementación de una estimación de estado en forma distribuida en una red de inalámbrica de sensores para el seguimiento de objetivos móviles basado en un esquema de un filtro de partículas en forma distribuida en nodos lideres. Estos son seleccionados en forma dinámica de acuerdo al desplazamiento del objetivo. En particular se evalúa el uso de un modelo de medición de ángulo de orientación relativo del objetivo a seguir, para la estimación en tiempo real de la velocidad y trayectoria del mismo a través de una región bajo la supervisión de la red.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Estimación de estado distribuida basado en agentes líderes: aplicación al seguimiento de objetivo

En el trabajo se presentan simulaciones de la implementación de una estimación de estado en forma distribuida en una red de inalámbrica de sensores para el seguimiento de objetivos móviles basado en un esquema de un filtro de partículas en forma distribuida en nodos lideres. Estos son seleccionados en forma dinámica de acuerdo al desplazamiento del objetivo. En particular se evalúa el uso de un modelo de medición de ángulo de orientación relativo del objetivo a seguir, para la estimación en tiempo real de la velocidad y trayectoria del mismo a través de una región bajo la supervisión de la red.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Control de calidad de amortiguadores basado en inteligencia artificial y visión por computadora

El avance continuo y sostenido de los métodos basados en aprendizaje profundo están permitiendo realizar detecciones cada vez más complejas y específicas en el ámbito de la visión de máquina, o visión por computadoras aplicado a procesos industriales. Una situación muy común en industrias en las cuales se implementan sistemas de producción con intervención de operarios sometidos a tareas repetitivas durante largos períodos de tiempo es la aparición de fallas o faltantes en los productos, principalmente debido a distracciones o cansancio del personal. Muchas veces se intenta eliminar estas fallas agregando operarios que realicen las tareas otra vez tediosas y repetitivas de control de calidad pieza por pieza. En este trabajo se presenta el diseño, la implementación y la puesta a punto en planta de un sistema automático de detección de fallas en amortiguadores mediante el uso de cámaras convencionales y algoritmos de visión por computadora y aprendizaje profundo, con el que se logró detectar una falla de altísimo impacto en la producción de amortiguadores. El sistema permite relajar el control de calidad a cargo de un operario, inspeccionando en forma continua cada amortiguador producido y generando una alarma al detectar la falla. Actualmente el sistema se encuentra en funcionamiento en la línea de producción de una planta de la región con resultados altamente satisfactorios.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Application of Deep-Learning Methods to Real Time Face Mask Detection

Due to the high rate of infection and the lack of a specific vaccine or medication for the new disease known as SARS-CoV2, the World Health Organization (WHO) has recommended the use of Personal Protective Equipment (PPE) as the main measure to avoid or reduce infections. One way to maximize compliance with this recommendation is through an automatic system that can recognize in real time whether a person is correctly using the corresponding PPE. This work presents the design, implementation and performance analysis of a system for recognizing the use of masks from image sequences, with the ability to operate in real time. Based on a generic object detection network, a training scheme is proposed for a detector of faces with masks and faces without masks, wherewith an average detection accuracy higher than 90% is obtained. This accuracy can be improved by using a network with a greater number of parameters, but with a longer computation time. The performance of the detector is validated with video sequences of people with and without facemasks, captured in different environments.Fil: González Dondo, Diego. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba; ArgentinaFil: Redolfi, Javier Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; ArgentinaFil: García, Daiana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas Fisicoquímicas y Naturales. Departamento de Microbiología e Inmunología. Cátedra de Ecología Microbiana; ArgentinaFil: Araguás, Roberto Gastón. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba; Argentin

Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora

En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Target tracking system using multiple cameras and bayesian estimation

In recent years, the increase in amount of camera networks available has led to the rise up of new techniques and applications of signal processing. In this work, an implementation of image sensor network, cameras, for mobile target tracking is shown. More specifically, it is performed an application of particle filter in a distributed way, based on leader agents for state estimation. Finally, simulations are presented, as well as a real experiment made with a camera network to track a mobile platform.Fil: González Dondo, Diego. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; ArgentinaFil: Redolfi, Javier Andrés. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Griffa, Marti. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; ArgentinaFil: Steiner, Guillermo Max. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; ArgentinaFil: Canali, Luis Rafael. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentin