Identificación de personas sin barbijo utilizando Deep Learning
DOI:
https://doi.org/10.52428/20758944.v18i52.236Palabras clave:
Visión por computador, Aprendizaje profundo, Red neuronal convolucional, Detección de objetos, YOLOResumen
Este trabajo hace uso de las redes neuronales convolucionales para la detección de personas sin barbijo, ya que debido a la coyuntura actual del COVID-19 y de acuerdo con las medidas de bioseguridad instruidas por las instituciones gubernamentales y de salud, se ha visto de una manera comprobada que el uso de los barbijos o mascarillas quirúrgicas ayudan a reducir el riesgo de contagio de la enfermedad, por esta razón se hace evidente la necesidad de realizar la detección o identificación de personas que no estén utilizando un barbijo, incumpliendo con esta medida de bioseguridad y poniendo en riesgo a un grupo de la población.
Inicialmente se estableció un repositorio de entrenamiento compuesto por imágenes de personas con y sin barbijos, dichas imágenes habrían sido obtenidas de distintas fuentes.
Se han entrenado y comparado tres tipos de redes neuronales convolucionales, Faster R-CNN, SSD (Single Shot MultiBox Detector) y YOLO (You Only Look Once), cada una realiza la detección de personas con y sin barbijos, destacándose una de otra por su rapidez, precisión o rendimiento.
Para la obtención de los modelos de detección de objetos, se han utilizado los frameworks Darknet y TensorFlow Object Detection API, además de Google Colab que al ser un servicio de un proveedor gratuito, proveyó también potentes características computacionales.
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Citas
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