Abstract:
En la presente tesis se proponen e implementan un conjunto de técnicas para la identificación de objetos (autos y maniquís a escala) en línea, con el fin de analizar la factibilidad de uso de herramientas como lo son los Quadrotores en tareas de vigilancia. Para realizar lo anterior, se realiza un estudio comparativo entre diferentes tipos de clasificadores estadísticos y redes neuronales artificiales.
Las técnicas propuestas hacen uso de le teoría de “puntos de interés”, que permiten extraer rasgos descriptores, que resultan ser robustos al ruido.
La plataforma robótica que se utiliza es un Quadrotor, que, como se sabe, es muy versátil por sus características intrínsecas, pero que resulta difícil en su manejo.
Como producto final se presenta una interfaz software, que permite visualizar la operación de las redes neuronales artificiales analizadas y presentar los resultados de la clasificación en tiempo real en forma gráfica al usuario.
