Desarrollo de un sistema de monitorización y control mediante visión artificial y redes neuronales siamesas

Abstract

[ES] La seguridad en zonas como aeropuertos o centros comerciales donde circulan muchas personas es una tarea difícil de automatizar, y la incorporación de la visión artificial y nuevas herramientas a estos sistemas que permite contar y clasificar personas entre otras aplicaciones es cada vez más utilizado. El objetivo de este proyecto es realizar un sistema de vigilancia basado en la creación de diferentes zonas con diversas aplicaciones, delimitadas en la visión de la cámara, así como en la detección y el seguimiento de personas. El programa se ha realizado a través del lenguaje de programación Python utilizando código propio y de terceros. También se ha diseñado un apartado más avanzado en el que se utiliza una base de datos de usuarios y reconocimiento facial mediante redes neuronales siamesas y diferentes opciones de seguridad como controlar el aforo máximo, todo esto en una interfaz de usuario creada usando la librería Tkinter de Python. Finalmente se ha experimentado con la última versión del programa con diferentes grabaciones y usando una cámara para la detección de objetos en tiempo real.

[ES] Security in places like airports or shopping centers where there are lots of people is hard to automate, and the incorporation of artificial vision and new tools to these systems allowing to count and classify people among other applications it s been more used recently. The objective of this project is to make a surveillance program based in the creation of different zones with various applications, in the camera sight, as well as the detection and tracking of people. The program has been done in the coding language Python using own and third-party code. Also, it has been developed a more advanced section that uses a data base and facial recognition made by siamese neural networks and different security options as controlling the maximum capacity, all of this in a graphical user interface created using the library Tkinter of Python. Finally, the last version of the program has been tested with different recordings and using a camera for the real time object detection.