Obtención de fotogramas clave en videos de tránsito vehicular en la ciudad del Cusco utilizando K-Means en GPU

• Autores: Ccapatinta Huillca, Margoth, Ccapatinta Loayza, Kevin Percy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/4126
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/4126
• Nivel de acceso: acceso cerrado
• Materia: Extracción de saliencia; Fotogramas Clave; K-Means; Redes Neuronales; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

El acúmulo de videos de tránsito en la ciudad del Cusco ha ido incrementándose en los últimos años, debido al incremento en la instalación de cámaras de video para contribuir a mitigar los problemas de seguridad ciudadana. Dentro de las aplicaciones del procesamiento de video, una de las más importantes es el resumen de videos, que se obtienen a través de los fotogramas clave, y este es el énfasis de este trabajo, implementando un prototipo para mejorar el almacenamiento de información bajo el contexto de videos de tránsito vehicular en la ciudad del Cusco. Dada la gran variedad de técnicas existentes para la obtención de fotogramas clave, se opta por utilizar la comparación global entre fotogramas por ser una de las técnicas más utilizadas y que menores recursos requiere debido al preprocesamiento en la extracción de saliencia utilizando algoritmos de Redes Neuronales y K-Means en GPU, se reconoce que Redes Neuronales es ampliamente utilizado y se evaluará el método frente a K-Means, desarrollando y comparando ambas técnicas mediante Precision-Recall Curves y Mean Absolute Error. Su importancia se centra en medir la eficiencia de dichos algoritmos, para ofrecer una visión amplia de acuerdo a las aplicaciones que se pueda implementar en base a lo desarrollado.