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Title: Diseño e implementación de un sistema para la detección y seguimiento de una persona a través de un cuadricóptero de tamaño reducido empleando visión artificial
Authors: Castelo Pichucho, Bryan Gabriel
Mosquera López, Bryan Geovanny
Keywords: VISION ARITIFICIAL
SEGUIMIENTOM DE PERSONAS
Issue Date: 5-Feb-2022
Publisher: Quito, 2022
Citation: Castelo Pichucho, B. G. & Mosquera López, B. G. (2022). Diseño e implementación de un sistema para la detección y seguimiento de una persona a través de un cuadricóptero de tamaño reducido empleando visión artificial. 100 hojas. Quito : EPN.
Abstract: Mainly the research and development for UAVs have focused on its professional side, reaching the implementation of very sophisticated, versatile and expensive vehicles that have the ability to follow objects, avoid obstacles, or transport cargo, leaving small drones relieved to the recreational field. In this project, the use of a small size drone (DJI Ryze Tello) is proposed as the main tool for monitoring purposes. Consequently, a low-cost system has been developed for detecting and following a person who wears a distinctive colored vest in an uncontrolled outdoor environment. The work consists of implementing an algorithm capable of combining the versatility of a neural network for object detection (SSD MobileNet V2) with the speed of a tracking algorithm (KCF). Thus, this combination proposes a hybrid between them that is able to choose automatically which algorithm is executed such that the drone does not lose the person being followed. Tests of the proposed algorithm are carried out in an 8 GB Raspberry Pi 4 SBC which then sends commands to the drone. As result, this project has implemented a low-cost portable system capable of processing the video coming from the drone to automatically select a person wearing the distinctive vest and then tracking him/her by the aircraft.
Description: En la actualidad gran parte de la investigación y desarrollo de los UAVs se ha enfocado en el campo profesional, llegando a implementar vehículos muy sofisticados, versátiles y costosos que tienen la habilidad de seguir objetos, evadir obstáculos, o transportar carga, dejando a los drones pequeños relevados al campo recreativo. En este trabajo se propone el uso de un dron de tamaño reducido (DJI Ryze Tello) como herramienta principal de monitoreo; para esto, se ha desarrollado un sistema de bajo costo que permita detectar y seguir a una persona determinada en un ambiente no controlado implementando un algoritmo capaz de combinar la versatilidad de una red neuronal para la detección de objetos (SSD MobileNet V2) con la rapidez de un algoritmo de tracking o seguimiento (KCF), obteniendo así un híbrido entre ambos que elija de forma automática cuál de los dos algoritmos se ejecuta para que el dron no pierda de vista a la persona que se está siguiendo. El resultado de esta combinación será ejecutado en una Raspberry Pi 4 de 8GB, misma que será la encargada de comandar al dron desde tierra de forma automática después de que el usuario inicie el proceso.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/22126
Appears in Collections:Tesis Electrónica y Control (IEC)

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