Diseño y simulación de un sistema de detección de movimiento basado en segmentación de imágenes utilizando los métodos de umbralización y sustracción de fondo aplicado a un sistema de videovigilancia

Descripción del Articulo

Esta investigación cuyo título es Diseño y simulación de un sistema de detección de movimiento basado en segmentación de imágenes utilizando los métodos de umbralización y sustracción de fondo aplicado a un sistema de video vigilancia, es la concreción de un proyecto de Pre-Grado titulado Sistema de...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Gutierrez Medina, Natalia Magaly, Velazco Flores, Manuel Jesús
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad de San Martín de Porres
Repositorio:USMP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/4517
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12727/4517
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistemas electrónicos
Vigilancia electrónica
Procesamiento digital de imágenes
Sistemas de imágenes
Transmisión de imágenes
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Descripción
Sumario:Esta investigación cuyo título es Diseño y simulación de un sistema de detección de movimiento basado en segmentación de imágenes utilizando los métodos de umbralización y sustracción de fondo aplicado a un sistema de video vigilancia, es la concreción de un proyecto de Pre-Grado titulado Sistema de video vigilancia multicámara con detección de movimiento y emisión de alarma vía RF. Como objetivo principal, se investigó el estado del arte de los sistemas computacionales de detección de movimiento que ha permitido rediseñar el sistema de video vigilancia. Para la sustracción de fondo, que es la base de la detección de movimiento, se aplican los principios de Gaussiana simple y se calcula la distancia de Mahalanobis que permite determinar la similitud entre imágenes. Para la umbralización, se analizó una gran cantidad de muestras, a fin de obtener una base de datos que permita definir el nivel de umbral que mida la similitud entre imágenes. Los resultados que se obtuvieron ofrecieron altos índices de sensibilidad y predictividad positiva hasta en un 95%.
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