SAURON: Sistema de interpretación de imágenes para la detección de armas.

Autores
Andreozzi, Stella María; Ceriana, Emanuel; Nacchio, Gino Bernabé; Osatinsky, Agustin
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Lizondo, Diego
Descripción
Nuestro proyecto consiste en la realización de una aplicación que permita mediante la utilización de técnicas de visión computacional y mecanismos de Inteligencia Artificial poder detectar situaciones de emergencia con armas de fuego en tiempo real y avisar a las autoridades pertinentes para una rápida resolución del incidente. Hoy en día los agentes de las fuerzas de seguridad son los encargados de observar los videos captados por las cámaras para poder prevenir y detectar situaciones de violencia. Según estudios realizados, el ser humano pierde entre el 50% y el 90% de su percepción visual luego de 20 minutos de supervisión continua, debido a la sobrecarga visual. Nuestro sistema será un aporte considerable para los agentes de seguridad en estos aspectos. El principal objetivo con este proyecto es contribuir a mejorar la seguridad de las personas que adquieran nuestro producto y a su vez colaborar con los agentes de seguridad a que puedan hacer frente de una manera más veloz y eficiente ante las distintas situaciones de emergencia que se puedan presentar. Además, transferir al entorno profesional el conocimiento aprendido en esta larga trayectoria.
Fil: Andreozzi, Stella María. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
Fil: Ceriana, Emanuel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
Fil: Nacchio, Gino Bernabé. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
Fil: Osatinsky, Agustin. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
Materia
Sistema de interpretación, armas, seguridad, innovación tecnológica, visión computacional, inteligencia artificial.
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2023-03-17T13:39:30Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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Acceder
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Fil: Andreozzi, Stella María. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina.
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