Sistema de bajo coste para detectar personas con mascarilla y su temperatura a través de redes neuronales
El presente trabajo propone un sistema para la detección de personas que hagan uso de mascarilla, y a su vez para medir la temperatura cutánea mediante un dispositivo AIoT de bajo costo, compuesto por el MaixCube y el sensor AMG8833. En lo que se refiere a la detección de personas con mascarilla, se...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/9215 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/9215 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 004(043.3) Visión por computador Red neuronal convolucional AIoT MaixCube Computer vision Convolutional neural network Informática (Informática) 1203.17 Informática |
| Sumario: | El presente trabajo propone un sistema para la detección de personas que hagan uso de mascarilla, y a su vez para medir la temperatura cutánea mediante un dispositivo AIoT de bajo costo, compuesto por el MaixCube y el sensor AMG8833. En lo que se refiere a la detección de personas con mascarilla, se ha hecho uso de redes neuronales convolucionales, las cuales reciben como entrada una imagen tomada con la cámara del MaixCube. Para la clasificación de objetos, se han generado dos modelos de redes neuronales convolucionales de clasificación, basados en MobileNet y Tiny Yolo v2, como arquitectura interna para el sistema YOLO. Dichas redes neuronales ejecutan la fase de inferencia sobre el acelerador específico del MaixCube, consiguiendo 5-6 FPS con una precisión mayor del 80% en el caso de MobileNet. Además de conseguir un sistema funcional, entre las principales contribuciones del trabajo se encuentran la modificación del firmware MaixPy y la creación de un driver para el sensor AMG8833, los cuales se han integrado en el repositorio oficial de MaixPy. |
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