| Revista: | Investigación e innovación en ingenierías |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000445800 |
| ISSN: | 2344-8652 |
| Autores: | Niño Rondón, Carlos Vicente1 Alexander Castro, Sergio1 Medina Delgado, Byron1 Ramírez Mateus, Jhon Jairo1 Guevara Ibarra, Dinael1 Puerto López, Karla Cecilia1 |
| Instituciones: | 1Universidad Francisco de Paula Santander, Colombia |
| Año: | 2021 |
| Volumen: | 9 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 22-33 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Prospectivo |
| Resumen en español | Objetivo: Realizar una comparación multiplataforma entre los algoritmos de las técnicas de sustracción de fondo y de detectores en cascada por medio de una computadora personal y una placa Raspberry Pi 3B+ con Windows 10 y Debian GNU/LINUX respectivamente, en lenguaje de programación Python 3.7. Metodología: Se proponen tres etapas correspondientes a las mejoras en la imagen de video, la implementación de las técnicas de detección de personas y la evaluación del rendimiento de los algoritmos de dichas técnicas respecto al tiempo de respuesta, espacio de memoria requerido y aciertos en las detecciones. Resultados: La técnica de sustracción de fondo presenta una exactitud de 89.7% mientras que dicho valor para la técnica de detectores en cascada corresponde al 93.65%. Así mismo, la técnica de sustracción de fondo presenta mejor comportamiento respecto al tiempo de respuesta obteniendo 0.5934 segundos para Windows y 2.6338 segundos para Linux. Conclusiones: Tanto la técnica de sustracción de fondo como la técnica de detectores en cascada responden 5 veces más rápido en la computadora personal que en la placa Raspberry Pi 3B+, por su parte, el espacio de memoria requerido por la técnica de sustracción de fondo es 26.28% y 55% superior al espacio requerido por la técnica de detectores en cascada en el computador personal y en la placa Raspberry Pi 3B+ respectivamente |
| Resumen en inglés | Objective: tObjective: This article presents a cross-platform comparison between Python 3.7 background subtraction and cascade object detection algorithms using a Windows 10 personal computer and Debian GNU/LINUX running on a Raspberry Pi 3B+ board. Methodology: This study was divided in the following three stages: video image enhancements, implementation of the people detection techniques, and assessment of detection algorithms based on response times, memory space requirements, and successful detection |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Algoritmos de detección, Deteccion-métodos, Detectores, Python 3.7 |
| Keyword: | Algorithms, Detection algorithms, Background substraction, Python 3.7 |
| Texto completo: | http://revistas.unisimon.edu.co/index.php/innovacioning/article/view/3965/4985 |
