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...
| Autores: | , |
|---|---|
| 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 |
| 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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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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