Diseño y desarrollo de sistema de procesado de imágenes como soporte para la determinación de incidentes relacionados con presencia humana no autorizada.

Abstract

Se presenta el diseño y desarrollo de un sistema automatizado de detección de presencia humana en videovigilancia mediante Aprendizaje Profundo, combinando técnicas como Transfer Learning y Fine Tuning. Los resultados muestran alta precisión y robustez, destacando Faster R-CNN como solución óptima por su equilibrio entre fiabilidad y tiempo de inferencia.

This work presents the design and development of an automated human presence detection system for video surveillance using Deep Learning, combining Transfer Learning and Fine Tuning. The results show high precision and robustness, with Faster R-CNN standing out as the optimal solution for its balance between reliability and inference time.