Contribuciones a un sistema de detección de personas en cámaras omnidireccionales

Abstract

Actualmente la inteligencia artifcial (IA) y el Deep Learning son unos de los campos con más proyección. Las redes neuronales convolucionales (CNN) han abierto un abanico de posibilidades muy amplio en el ámbito de la visión computacional ya que han demostrado un gran rendimiento en tareas de clasifcación detección y categorización de imágenes, mejorando exponencialmente el rendimiento y tiempos computacionales de los algoritmos ya existentes. Además, esta tecnología está cada vez más incluida en nuestro día a día, facilitando y realizando de forma autónoma tareas de nuestra vida cotidiana. Unos ejemplos donde esta tecnología está totalmente instaurada serían tareas como la conducción autónoma de coches, la detección de personas en videovigilancia o incluso en procesos de predicción de patrones. Durante el desarrollo de este trabajo se ha realizado un estudio sobre cómo mejorar el rendimiento de un sistema de detección de personas en cámaras omnidireccionales. El sistema de detección propuesto utiliza un modelo preentrenado de CNN, durante la etapa de extracción de características y utiliza un Grid de clasifcadores repartidos sobre toda la superfcie de la imagen durante la etapa de detección. Este Grid es capaz de adaptarse a la distorsión introducida por este tipo de cámaras. Para mejorar el rendimiento del sistema se han aplicado técnicas de aumento de datos en las secuencias de entrenamiento. Por otra parte, también se amplió el número de clasifcadores empleados en la etapa de detección. Finalmente se realizó una comparación entre los distintos casos estudiados para evaluar el impacto de los cambios introducidos