Sistema de reconocimiento facial utilizando visión artificial basado en una arquitectura iot, para el conteo de usuarios en las unidades de la Cooperativa de Transporte Público “Unión Ambateña”
No Thumbnail Available
Files
Date
2024-08
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Telecomunicaciones
Abstract
Over the years, the transportation company Union Ambateña has seen it is necessary to use different control systems in each bus, in order to track the number of passengers who use the public transportation every single day and be able to know how much money they receive. However, it has been difficult to get accurate data due to limited technology.
A system with IoT architecture is presented for detection, classification, and counting of people using the transportation service. An EZVIZ H6c 1080p Wi-Fi camera and an EXTREM 720p camera are used to capture real-time videos of people and faces inside each bus, which are processed on the NVIDIA Jetson Nano development board. The detection models count the total number of passengers boarding the bus and also detect and record the number of adults using the service. The system is developed with the YOLOv8 artificial vision algorithm, which handles adult detection, as well as detection of all types of people. The results of the user count obtained are displayed on the Node-RED platform, which is used with a local service to show the value of the final revenue report. The results are stored and managed on the Ubidots IoT platform, which allows for control of the transportation units and decision-making with real-time data.
Description
A lo largo del tiempo la Cooperativa de Transporte Público “Unión Ambateña” se ha visto en la necesidad de implementar distintos sistemas de control de acceso de usuarios en las unidades de transporte, con la finalidad de llevar un control del número de usuarios que utilizan el servicio cada día y generar un reporte aproximado del valor de recaudación de dinero, sin embargo, las tecnologías ambiguas han limitado que estos sistemas sean confiables y precisos.
En este trabajo de titulación se presenta un sistema con arquitectura IoT para la detección, clasificación y conteo de personas que utilizan el servicio de transporte. Se emplea una cámara EZVIZ H6c 1080p Wi-Fi y una cámara Klip Xtreme 720p para capturar videos de personas y rostros en tiempo real dentro de la unidad, que son procesados en la placa de desarrollo NVIDIA Jetson Nano. Los modelos de detección cuentan de forma total el número de personas que subieron al bus y también detecta y registra el número de adultos que utilizaron el servicio. El sistema se desarrolló con el algoritmo de visión artificial YOLOv8, este se encarga de la detección y seguimiento para la detección de adultos y la detección de todo tipo de personas. Los resultados del conteo de usuarios obtenidos se visualizan en la plataforma Node-RED esta se utiliza con un servicio local para mostrar el valor del reporte de recaudación final. Los resultados se almacenan y gestionan en la plataforma de IoT Ubidots, que permite un control de las unidades de transporte y toma de decisiones con datos en tiempo real.
Keywords
TRANSPORTE, RECONOCIMIENTO FACIAL, CONTEO DE PASAJEROS, YOLO