Diseño y desarrollo de un sistema de detección automática de presencia humana en imágenes de videovigilancia
Resumen
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.
Trabajo Fin de Grado
Diseño y desarrollo de un sistema de detección automática de presencia humana en imágenes de videovigilanciaTitulación / Programa
Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Análisis de Negocios/Business AnalyticsMaterias/ categorías / ODS
KTT (GITT)Palabras Clave
Detección de objetos, videovigilancia, Deep Learning, Faster R-CNN, YOLO, Transfer Learning, Fine TuningObject detection, video surveillance, Deep Learning, Faster R-CNN, YOLO, Transfer Learning, Fine Tuning


