Detecció de persones en imatges IR aplicada a l'àmbit del rescat
Rovira Vacas, Oriol
Benavente i Vidal, Robert, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	Person detection in IR images applied to the rescue field
Títol variant:	Detección de personas en imagenes IR aplicada al ámbito del rescate
Data:	2022
Resum:	Aquest projecte estudia el procés d'aplicació de la detecció de persones en imatges de càmeres tèrmiques, amb l'objectiu de proporcionar una prova de concepte per a la seva aplicació en l'àmbit del rescat d'emergència. Les càmeres tèrmiques són utilitzades de forma freqüent, ja que proporcionen grans avantatges en situacions de baixa visibilitat com pot ser el fum o la vegetació densa. Al llarg del projecte s'han realitzat diversos entrenaments basats en l'arquitectura YOLOv3 per a assolir un model robust en la solució del problema. S'han realitzat processos de transferència de coneixement entre diferents versions de models entrenats. També s'ha dut a terme un etiquetatge per habilitar datasets tèrmics originalment creats per altres aplicacions per a poder ser usats en casos de detecció d'objectes.
Resum:	This project studies the proccess of applying person detection models in thermal imaging with the objective of providing a proof of concept for its aplication in the field of search and rescue. Thermal càmeres are being used frequently due to the advantatges they provide in low visibility settings like smoke or desne vegatition. Throughout this project, múltiple YOLO-based models have been trained in order to achieve a model accurate enough to solve the stablished problem reliably. Transfer Learning has been used between diferent trained model versions. There's also been a labeling process carried out in order to make certain thermal datasets, created for other purposes, be used for object detection cases.
Resum:	Este proyecto estudia el proceso de aplicar la detección de personas en imágenes de cámaras térmicas con el objetivo de proporcionar una prueba de concepto para su aplicación en el ámbito del rescate de emergencias. Las cámaras térmicas son utilizadas de forma frecuente, pues proporcionan grandes ventajas en situaciones de baja visibilidad como pueden ser el humo o la vegetación densa. A lo largo del proyecto se han realizado diversos entrenamientos basados en la arquitectura YOLOv3 para obtener un modelo robusto en la resolución del problema. Se han realizado procesos de transferencia de conocimiento entre diferentes modelos entrenados. También se ha llevado a cabo un etiquetaje para habilitar datasets térmicos originalmente creado para otras aplicaciones y así poder ser usados en la detección de objetos.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Català
Titulació:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Àrea temàtica:	Menció Computació
Matèria:	Intel·ligència Artificial ; Aprenentatge Automàtic ; Aprenentatge Profund ; Transferència de coneixement ; Visió per Computador ; Detecció d'objectes ; Detecció de persones ; CNN ; YOLO ; Darknet ; Inteligenica Artificial ; Aprendizaje Automatico ; Aprendizaje Profundo ; Transferencia de conocimiento ; Visión por Computador ; Detección de objetos ; Detección de personas ; Artificial Inteligence ; Machine Learning ; Deep Learning ; Transfer Learning ; Computer Vision ; Object detection ; Person Detection

15 p, 1.6 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG