Sistema de vigilancia inteligente implementado en local comercial El Chaval
Para citar o enlazar este item, por favor use el siguiente identificador:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28733
Título : | Sistema de vigilancia inteligente implementado en local comercial El Chaval |
Autor : | Lovato Granizo, Sebastián Mauricio |
Director de Tesis: | Montalvo López, William Manuel |
Resumen traducido: | The development of the technical project seeks to implement an intelligent security system in a small commercial establishment. The developed system seeks to provide security to employees and customers by using a security camera that detects objects used to hide the face such as hats, masks, and balaclavas, as well as a microphone that detects threatening words and phrases. Upon detection of the established patterns, an alert message will be sent via SMS to the venue's security manager. Field test results showed that object detection efficiency depends on factors such as light, object orientation and camera movement, while voice detection is affected by noise and distance. The open source object detection system YOLO V5 was used for training and image processing, and Google Speech Recognition was used for voice pattern detection. A Jetson Nano was used to process the algorithms, since it has a GPU that facilitates and improves performance for object detection in real time. |
Resumen : | El desarrollo del proyecto técnico busca implementar un sistema de seguridad inteligente en un pequeño local comercial. El sistema desarrollado busca brindar seguridad a los empleados y clientes del local al utilizar una cámara de seguridad que detecte objetos que sirven para ocultar el rostro como gorras, mascarillas y pasamontañas, además de un micrófono que detecte palabras y frases amenazantes. Con la detección de los patrones establecidos, se enviará un mensaje de alerta vía SMS al encargado de la seguridad del local. Los resultados de las pruebas de campo demostraron que la eficiencia en la detección de objetos depende de factores como la luz, orientación del objeto y movimiento de la cámara, mientras que la detección de voz se ve afectada por el ruido y la distancia. Se utilizo el sistema de detección de objetos código abierto YOLO V5 para el entrenamiento y procesamiento de imágenes, y para la detección de patrones de voz se empleó Google Speech Recognition. Para procesar los algoritmos, se utilizó una Jetson Nano, ya que cuenta con una GPU que facilita y mejora el rendimiento para la detección de objetos en tiempo real. |
Palabras clave : | ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN SISTEMAS DE SEGURIDAD VIDEOVIGILANCIA LOCALES COMERCIALES |
Fecha de publicación : | sep-2024 |
URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/28733 |
Idioma: | spa |
Pertenece a las colecciones: | Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
TTS2031.pdf | Texto completo | 1,52 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons