Desarrollo e implementación de un sistema de visión artificial y seguimiento de objetivos humanos por un cuadricóptero de exteriores utilizando Matlab
En el presente proyecto se desarrolló un sistema de visión artificial, con el objetivo de demostrar su aplicación para la detección de rostros humanos en tiempo real mediante una entrada de video. Mediante el procesamiento de imágenes digitales se pudo obtener las señales de control para que el dron...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Escuela Politécnica Nacional |
| Repositorio: | Repositorio Escuela Politécnica Nacional |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:bibdigital.epn.edu.ec:15000/19432 |
| Acceso en línea: | http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/19432 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | ROBÓTICA VISIÓN ARTIFICIAL MECATRÓNICA |
| Sumario: | En el presente proyecto se desarrolló un sistema de visión artificial, con el objetivo de demostrar su aplicación para la detección de rostros humanos en tiempo real mediante una entrada de video. Mediante el procesamiento de imágenes digitales se pudo obtener las señales de control para que el dron ejecute su vuelo en tiempo real. Como metodología de detección se empleó un detector en cascada empleando el algoritmo de Viola Jones. Inicialmente se seleccionaron los equipos y software necesarios para la adquisición del video capturado por la cámara a bordo del cuadricóptero. Posteriormente se desarrolló un sistema de procesamiento de imágenes que permitió mejorar la calidad de las imágenes y prepararlas para la detección. Luego, con la segmentación de colores de cada frame, umbralización, binarización y detección de bordes se definió automáticamente una región para cada imagen en la cual se ubicó el objetivo humano. De esta manera, ya con la región donde es más probable que se encuentre el rostro, se entrenó un clasificador de cascada que permitió mediante un algoritmo de seguimiento obtener la posición y área donde se encontraba el rostro. Finalmente, empleando un controlador comunicado con el dron se logró direccionar el vuelo del mismo para mantenerlo anclado al objetivo. |
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