Uso de algoritmos de visión artificial en los sistemas de videovigilancia IP

Abstract

En el presente proyecto de titulación se identificó como problema el desaprovechamiento de la visión artificial en la videovigilancia de los locales comerciales de la ciudad de Tulcán, provocando que los sistemas de videovigilancia se vuelvan obsoletos, menos eficientes e incapaces de alertar actividad inusual mediante analítica de video. Por tal motivo, en la investigación se utilizaron los métodos deductivo y analítico, con entrevistas aplicadas a empresas de venta de sistemas de videovigilancia inteligentes; y encuestas en locales comerciales de Tulcán, obteniendo como principales resultados que los sistemas de videovigilancia ofertados actualmente son más modernos en comparación a los utilizados en la ciudad de Tulcán, con costo elevado en las cámaras inteligentes. Basándose en la arquitectura Modelo Vista Controlador y haciendo uso de la metodología de desarrollo de software Extreme Programming (XP), se desarrolló un sistema prototipo informático con analítica de video, que cuenta con aplicación móvil y servidor que trabaja con los algoritmos: Background-Subtraction MOG2, contando con respuesta inmediata en detección de movimiento y SSD MobileNet v3, con promedio de precisión de 33,7% y 26 fotogramas por segundo, logrando identificar personas y vehículos en base al COCO Dataset; determinando la aplicación de estos algoritmos en base a la experimentación realizada. Logrando así que cualquier sistema de videovigilancia básico con conexión a Internet y mediante una conexión a través del protocolo de transmisión en tiempo real (RTSP) sea capaz de usar la aplicación móvil, aportándole características inteligentes. En trabajos futuros se podría descartar algoritmos con modelos genéricos, optando por entrenar modelos para necesidades específicas.