Sistema de prevención y detección de violencia física mediante redes neuronales en el Restaurante Real Pez en El Agustino

• Autores: Rodriguez Bardales, Gabriela Dellanire, Espinoza Diaz, Willy Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/8464
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/8464
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de prevención; Detección; Violencia física; Redes neuronales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Esta tesis se titula Sistema de Prevención y Detección de Violencia Física Mediante Redes Neuronales en el Restaurante Real Pez en El Agustino y tuvo como objetivo crear un sistema que integre interfaces que permitan identificar posibles escenarios de violencia física dentro del restaurante. Esta investigación utilizó las metodologías RUP y CRISP-DM, empleó el aprendizaje supervisado con redes neuronales y un conjunto de librerías, como Tensor Flow (keras) y OpenCV, Numpy, Face_recognition, etc., que permitieron realizar el procesamiento de imágenes a través de la extracción de fotogramas de videos para la identificación de personas requisitoriadas y/o acciones violentas. Para corroborar el funcionamiento del sistema, se evaluaron dos algoritmos, en el primero se analizaron 50 casos basados en el reconocimiento de la acción y se obtuvo la identificación de 48 actos de violencia física en 14 días; en el segundo, se analizaron 40 casos basados en el reconocimiento del rostro en 14 días, y se logró la identificación de 36 casos registrados en la base de datos: “personas requisitoriadas”. Los modelos propuestos según las métricas aplicadas tuvieron una mayor precisión, evidencia de ello es el 95% de asertividad para detectar acciones de violencia cuando la cámara está a 1.5 o 2 metros de distancia del objetivo; asimismo, la precisión en la identificación de puñetes o patadas alcanzó el 92%, lo que demuestra que el sistema permite que la empresa brinde una probabilidad mayor de seguridad a sus clientes y trabajadores utilizando el procesamiento de imágenes para la identificación de personas y/o acciones violentas.