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dc.contributor.advisorAlfaro Paredes, Emigdio Antonio
dc.contributor.authorQuito Gonzales, Ernesto Edgar
dc.date.accessioned2023-12-01T17:08:14Z
dc.date.available2023-12-01T17:08:14Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/129729
dc.description.abstractEl problema de la investigación fue ¿Cuál fue el efecto del sistema de detección de cuchillos y pistolas con los algoritmos YOLOv3-spp y la iluminación y la difuminación de OpenCV? El objetivo de la investigación fue determinar el efecto del sistema de detección de cuchillos y pistolas con los algoritmos YOLOv3-spp y la iluminación y la difuminación de OpenCV. El diseño de investigación fue preexperimental y la metodología ágil utilizada fue Scrum. La muestra por conveniencia estuvo conformada por 2083 imágenes de cuchillos y 1327 imágenes de pistolas. La sensibilidad del 94.2% fue menor al 100% logrado por Olmos et al. (2017), porque usaron un conjunto de datos guiados por el clasificador VGG-16. La especificad del 89.4% fue menor al 95% logrado por Elsner et al. (2019) porque utilizaron un detector de 2-Pass (2 pasadas) totalmente convolucionada en regiones (R-FCN) con un extractor de características ResNet-101. La precisión del 94.2% de esta investigación fue superior al 44.28% obtenido por Fernandez Carrobles et al. (2019) porque se usó imágenes tratadas con iluminación, difuminación y una capa Spatial Pyramid Pooling (He et al., 2015). La exactitud del 88% fue menor al 97% de Arceda et al. (2016) porque usaron un detector de escenas violentas, un algoritmo de normalización y un detector de rostros. El tiempo promedio de entrenamiento de 2.07 s se mantuvo dentro de los mejores porque se usó una instancia con Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.30GHz, 12.7 GB RAM y Tesla T4 15 GB GPU similar a Nguyen et al. (2020) con Intel (R) Xeon (R) Gold 6152 CPU @ 2.10 GHz, GPU Tesla P100 con el algoritmo YOLOv3. El tiempo promedio de entrenamiento de 26.19 ms fue rápido porque se utilizó YOLOv3-spp, que aparte de usar Darknet53, adiciona una capa llamada Spatial Pyramid Pooling, similar a Nguyen et al. (2020), quienes usaron YOLOv3 con Darknet53. Se recomienda utilizar más algoritmos de aumento de datos como rotación, acercar y alejar, así como aumentar el conjunto de datos de entrenamiento e interactuar con los hiperparámetros.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectDeep learninges_PE
dc.subjectYOLOv3es_PE
dc.subjectDetección de objetoses_PE
dc.subjectDetección cuchilloses_PE
dc.subjectDetección pistolases_PE
dc.titleSistema de detección de cuchillos y pistolas con los algoritmos YOLOv3-SPP y la iluminación y la difuminación de OpenCVes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Estees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingenieria Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni10288238
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0309-9195es_PE
renati.author.dni47439349
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorPérez Rojas, Even Deyser
renati.jurorBurga Vasquez, Nestor Giankeiler
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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