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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGüitta López, Lucíaes-ES
dc.contributor.advisorLópez López, Álvaro Jesúses-ES
dc.contributor.authorMenéndez Ruiz de Azúa, Albertoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-10-06T07:26:53Z
dc.date.available2020-10-06T07:26:53Z
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/51549
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart Industryes_ES
dc.description.abstractEste proyecto surge como respuesta a una necesidad y un problema detectado en la industria de la seguridad, más concretamente en el sector de la video-vigilancia y las alarmas. Expertos del sector se han dado cuenta que un 90% de las situaciones de robo o intrusión que no son detectadas por las cámaras o alarmas actuales, se podrían haber evitado si se hubiera prestado atención a los sonidos que se produjeron durante el robo o asalto. Por tanto, el proyecto se centrará en poder aplicar la detección y clasificación de audio para mejorar los sistemas actuales de video-vigilancia, de manera que se aumente la eficiencia y prestaciones ofrecidas por estas tecnologías. Los sistemas actuales se han vuelto cada vez más vulnerables, debido a que son sobradamente conocidos por los asaltantes o ladrones, los cuales ya cuentan con técnicas para poder evitarlos. Por tanto, el objetivo final del proyecto es el de poder evitar situaciones de intrusión o robo que hasta ahora pasaban desapercibidas por las cámaras u otros sistemas de alarma, ayudándose para ello de la clasificación de audio. No se busca sustituir a las tecnologías actuales, si no un sistema que funcione de manera complementaria a los sistemas que hay funcionando actualmente El proyecto abarcará desde la investigación y desarrollo de las posibles soluciones para hacer frente al problema actual, hasta la prueba piloto e implantación final de la solución en los sistemas actuales.es-ES
dc.description.abstractThis project arises in response to a need and a problem detected in the security industry, more specifically in the field of video surveillance and alarms. Experts in the sector have realized that 90% of the situations of theft or intrusion that are not detected by the cameras or current alarms, could have been avoided if attention had been paid to the sounds that occurred during the robbery or assault. Therefore, the project will focus on being able to apply audio detection and classification to improve current video-surveillance systems in order to increase the efficiency and performance offered by these technologies. The current systems have become increasingly vulnerable, because they are well known by assailants or thieves, which already have techniques to avoid them. Therefore, the ultimate goal of the project is to prevent situations of intrusion or theft that until now went unnoticed by the cameras or other alarm systems, using audio classification. It does not seek to replace current technologies, but a system that works in a complementary manner to the systems that are currently operating The project will range from research and development of possible solutions to address the current problem, to pilot testing and final implementation of the solution in existing systems.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject12 Matemáticases_ES
dc.subject1203 Ciencias de los ordenadoreses_ES
dc.subject120304 Inteligencia artificiales_ES
dc.subject.otherM8Bes_ES
dc.titleImprovement of alarm and video surveillance systems by incorporating audio analysises_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsClasificación de audio, Seguridad, Alarmas, Inteligencia Artificial, Video vigilancia, Redes Neuronaleses-ES
dc.keywordsAudio classification, Security, Alarms, Artificial Intelligence, Video surveillance, Neural Networksen-GB
Aparece en las colecciones: MIC-Trabajos Fin de Máster

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