Estudio comparativo de técnicas para el reconocimiento de gestos por visión artificial

Se aborda el problema del reconocimiento visual de gestos realizados con las manos mediante diferentes técnicas de reconocimiento de patrones. Los gestos son capturados a través de una cámara Web , y, se extraen primitivas de movimiento inspiradas del procesamiento de la información de movimiento que ocurre en el cerebro de macacos. Los resultados alcanzados en el reconocimiento indican que características usadas en el reconocimiento son bastante discriminantes, por lo que, incluso con técnicas simples de reconocimiento de patrones, se obtuvieron buenos resultados. Sin embargo, es a través de un estudio que abarque diferentes técnicas de reconocimiento de patrones que los resultados en el reconocimiento pueden ser optimizados. En el presente trabajo, se evaluó el desempeño de seis técnicas de reconocimiento están dar para distinguir entre cuatro gestos diferentes, en donde el porcentaje de reconocimiento correcto osciló entre 87.88% y 97.14%

Estimación local del espesor de las capas asfálticas y base usando visión artificial.

Las carreteras públicas son esenciales para el progreso económico de cualquier país, ya que son fundamentales para el incremento en la eficiencia del transporte de bienes, y son una excelente fuente de empleo, Sin embargo, Colombia tiene pocas estadísticas sobre la condición de sus carreteras

Monitoreo ambulatorio y generación de alertas tempranas ante anomalías cardiacas usando dispositivos móviles

Abstract This paper presents a portable system for ambulatory heart rate monitoring and early detection of cardiac arrhythmias at high risk. The system consists of a sensor with three surface electrodes to capture the ECG signal, which is transmitted via bluetooth to a mobile device with Android, where the analysis is performed of the acquired signal during a time of 5 s. The proposed system distinguishes between Normal Rhythm [Rhythm Sinus - RS), Ventricular Tachycardia [VT), Ventricular Fibrillation [VF) and Asystole with an accuracy of 100%, 55%, 75% and 90% respectively. However, the system can quickly recover from errors in the subsequent analysis frame. This work focuses on using regular mobile devices which have multitasking and easy access characteristics, implementing algorithms in time domain for extracting parameters that are suitable to use in mobile applications, mainly because of their low computational load and possibility of execution in real time, allowing the detection of cardiac abnormalities automatically and quickly without the need of constant supervision by a specialist for preliminary analysis.Resumo Neste artigo se apresenta um sistema portátil para o monitoramento da freqüência cardíaca ambulatorial e detecção precoce das arritmias cardíacas de mais risco. O sistema possui um sensor com três eletrodos superficiais para pegar o sinal ECG, o qual é transmitido via Bluetooth para um dispositivo móvel com Android, onde se faz a análise do sinal capturado durante um período de 5 s. O sistema proposto distingue entre Normal Ritmo [Ritmo Sinusal - RS), Taquicardia Ventricular [TV), Fibrilação Ventricular [FV) e Assistolia, com uma precisão do 100%, 55%, 75% e 90%, respectivamente. Porém, o sistema pode - se recuperar rapidamente dos erros na análise do quadro subsequente. Este trabalho centra-se no uso de dispositivos móveis de utilização diária, multitarefa e utilização acessível, implementação de algoritmos no domínio do tempo para a extração de parâmetros que são adequados para utilização em aplicações móveis, principalmente pela baixa carga computacional e possibilidade de execução em tempo real, permitindo a detecção de anormalidades cardíacas numa forma automática e rápida sem a necessidade de um controlo constante por um especialista para análise preliminar.Resumen En este artículo se presenta un sistema portátil para el monitoreo ambulatorio del ritmo cardiaco y la detección temprana de las arritmias cardiacas de mayor riesgo. El sistema consta de un sensor con tres electrodos superficiales para la captura de la señal ECG, la cual se transmite vía Bluetooth a un dispositivo móvil con Android, en donde se realiza el análisis de la señal capturada durante lapsos de 5 s. El sistema propuesto distingue entre Ritmo Normal [Ritmo Sinusal - RS), Taquicardia Ventricular [TV), Fibrilación Ventricular [FV) y Asistolia, con una precisión del 100%, 55%, 75% y 90% respectivamente. Sin embargo, el sistema puede recuperarse de los errores rápidamente en el análisis de la trama subsecuente. Este trabajo se centra en el uso de dispositivos móviles de uso cotidiano, multitarea y de fácil acceso, implementando algoritmos en el dominio del tiempo para la extracción de parámetros, los cuales son idóneos para ser usados en aplicaciones móviles principalmente por su baja carga computacional y posibilidad de ejecución en tiempo real, permitiendo la detección de anomalías cardiacas de forma automática y rápida sin la necesidad de una supervisión constante por parte de un especialista para el análisis preliminar

6D-ViCuT: Six degree-of-freedom visual cuboid tracking dataset for manual packing of cargo in warehouses

Visual tracking of objects is a fundamental technology for industry 4.0, allowing the integration of digital content and real-world objects. The industrial operation known as manual cargo packing can benefit from the visual tracking of objects. No dataset exists to evaluate the visual tracking algorithms on manual packing scenarios. To close this gap, this article presents 6D-ViCuT, a dataset of images, and 6D pose ground truth of cuboids in a manual packing operation in intralogistics. The initial release of the dataset comprehends 28 sessions acquired in a space that rebuilds a manual packing zone: indoors, area of (6 × 4 × 2) m3, and warehouse illumination. The data acquisition experiment involves capturing images from fixed and mobile RGBD devices and a motion capture system while an operator performs a manual packing operation. Each session contains between 6 and 18 boxes from an available set of 10 types, with each type varying in height, width, depth, and texture. Each session had a duration in the range of 1 to 5 minutes. Each session exhibits operator speed and box type differences (box texture, size heterogeneity, occlusion)

“Detección de estados de ansiedad a partir del análisis de imágenes infrarrojas de rostros”.

Los sistemas de seguridad se mantienen en evolución permanente debido a los cambios de estrategia de las organizaciones al margen de la ley. Actividades de gran presencia de personas, como: conciertos, eventos deportivos, celebraciones religiosas y transporte masivo; se han convertido en blanco del accionar delictivo. Ante la imposibilidad de realizar detecciones tempranas y crear alertas con los sistemas de seguridad convencionales, se hace necesario el desarrollo de técnicas de no-contacto que permitan un campo de vigilancia amplio, y que detecten y analicen cambios fisiológicos y de comportamiento en las personas con el fin de generar alertas viables para tomar decisiones de reacción. El diseño de un sistema para determinar las posibles reacciones de una persona mediante análisis termográfico, resulta ser de gran utilidad en situaciones de resolución de conflictos sociales, tales como crímenes que atentan contra las normas establecidas por la sociedad, o en la prevención de actividades en contra de la preservación de la vida, como atentados terroristas. El reconocimiento e identificación de las señales que representan alteración emocional, ante determinadas situaciones, mediante técnicas digitales, ha representado un reto a través de los años, ya que estudios psicológicos y fisiológicos evidencian una relación entre los cambios de estados de ansiedad y las modificaciones en las actividades orgánicas, como son: dilatación de las pupilas, sudoración, tensión muscular, ritmo cardíaco, presión arterial y temperatura corporal, entre otras. Producto de la dificultad de controlar las reacciones internas del cuerpo por parte de las personas, aquéllas constituyen excelentes indicadores para generar alarmas de seguridad. Los antecedentes investigativos referentes a la detección de ansiedad reportan el sensado de señales fisiológicas como la presión volumétrica de la sangre, la conductividad de la piel, el ritmo respiratorio, los electroencefalogramas y otras, además de combinaciones entre ellas para lograr mejores tasas de detección en la fusión de la información que entrega cada una. Dado lo anterior, se hizo un sistema de visión artificial termográfico para analizar imágenes infrarrojas de rostros, que permitiera determinar la alteración emocional, con el fin de vislumbrar a futuro prototipos comerciales que superen las limitaciones de los sistemas actuales. El desarrollo logrado en este proyecto constituye una primera aproximación hacia la identificación de estados de ansiedad mediante técnicas de procesamiento digital de señales, desarrollado en Colombia, y un avance en la línea de investigación en visión artificial y procesamiento de señales en la Universidad del Valle. Los resultados respecto: al diseño de experimentos de provocación de ansiedad, las propuestas de segmentación de las zonas de interés, el método de seguimiento y las propuestas de clasificación, resultan ser un aporte valioso y complementario de trabajos previos realizados en países desarrollados, extendiendo el campo de acción de la termografía aplicada a la biometría