Sistema de detección de objetos con MobileNetV2 para el uso correcto de mascarillas frente al COVID-19, clientes de hipermercados, Lima

• Autores: Huaman Roque, Yorssy Elton, Ramirez Coria, José Carlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/119956
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/119956
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; COVID-19 (Enfermedad); Mascarillas quirúrgicas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la presente investigación se tuvo como objetivo principal mejorar el uso correcto de mascarillas frente al covid-19, en clientes de hipermercados de Lima. mediante la detección de objetos con MobiliNetV2 a través de la metodología CRISP-DM , donde el único control para el uso correcto de las mascarillas se realiza por un personal de seguridad para la gran cantidad de clientes que acuden , por lo cual es de suma importancia la implementación de un sistema de detección de objetos para el control del uso de mascarillas, por ello se utilizó el modelo MobiliNetV2 el cual nos permite realizar una detección con mayor precisión y con una tecnología adecuada en tiempo real , la investigación fue de tipo aplicada con un enfoque cuantitativo y de diseño experimental, se estableció como población de alrededor de 40 clientes, se definió una muestra de 30 clientes que acuden a los diferentes hipermercados de Lima, para cada uno de los indicadores, nivel de seguridad , confianza y tiempo de detección de uso correcto de mascarilla, finalmente se establecieron los resultados en el cual se cumple con cada uno de los objetivos e hipótesis definidos.