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Sistema de seguimiento autónomo para cámaras
dc.contributor.advisor | Klimovsky, Ernesto, ing. | |
dc.creator | Martinez, Francisco Andrés | |
dc.date.accessioned | 2022-11-15T22:17:19Z | |
dc.date.available | 2022-11-15T22:17:19Z | |
dc.date.issued | 2022-10-25 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/7299 | |
dc.description.abstract | Se 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.format | plain | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.rights.uri | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.subject | Robot Operating System | es_ES |
dc.subject | OpenCV | es_ES |
dc.subject | Clasificador de Cascada Haar | es_ES |
dc.subject | Detección Facial | es_ES |
dc.subject | Raspberry Pi | es_ES |
dc.title | Sistema de seguimiento autónomo para cámaras | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.holder | Martínez, Francisco A. | es_ES |
dc.description.affiliation | Martinez, Francisco Andrés. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Paraná. Dpto. Ing. Electrónica; Argentina. | es_ES |
dc.type.version | acceptedVersion | es_ES |
dc.rights.use | Creative Commons / Atribución-No Comercial | es_ES |
dc.identifier.doi | -doi |
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