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dc.contributor.advisorKlimovsky, Ernesto, ing.
dc.creatorMartinez, Francisco Andrés
dc.date.accessioned2022-11-15T22:17:19Z
dc.date.available2022-11-15T22:17:19Z
dc.date.issued2022-10-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/7299
dc.description.abstractSe diseñó un sistema capaz de detectar y seguir personas de forma autónoma, para de esta manera mantener a un sujeto determinado dentro del encuadre de una cámara. El dispositivo utiliza las librerías de OpenCV, para realizar el procesamiento de imágenes, y utiliza ROS, para coordinar todas las funciones del robot. En lo referido al hardware, se utilizó una placa de desarrollo Raspberry Pi 4 con un microprocesador ARM Cortex-A72, un motor Nema 17 y una cámara Sony IMX219 de 8 megapíxeles. Finalmente se obtuvo un dispositivo capaz de detectar y seguir personas de forma autónoma, pero que presenta ciertos problemas ante la presencia de múltiples sujetos en la escena.es_ES
dc.formatplaines_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.subjectRobot Operating Systemes_ES
dc.subjectOpenCVes_ES
dc.subjectClasificador de Cascada Haares_ES
dc.subjectDetección Faciales_ES
dc.subjectRaspberry Pies_ES
dc.titleSistema de seguimiento autónomo para cámarases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.holderMartínez, Francisco A.es_ES
dc.description.affiliationMartinez, Francisco Andrés. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Paraná. Dpto. Ing. Electrónica; Argentina.es_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useCreative Commons / Atribución-No Comerciales_ES
dc.identifier.doi-doi


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