Examinando por Autor "Restrepo Girón, Andrés David"
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Publicación Acceso abierto Aplicación móvil para detección de fatiga a partir de videos del rostro de una persona, en el espectro visible(Universidad del Valle, 2024) Villota Quintero, Víctor; Nope Rodríguez, Sandra Esperanza; Restrepo Girón, Andrés DavidEste documento presenta el desarrollo de una aplicación móvil capaz de detectar fatiga en las personas y dar una alerta en tiempo real, mediante el uso de técnicas de visión artificial. Inicialmente se hace una recopilación de las señales fisiológicas que se manifiestan en el rostro humano y escogiendo las más relevantes, para ser cuantificadas usando procesamiento de imágenes. Adicionalmente se hace una exploración de algoritmos y métodos que pueden emplearse para detectarlas, teniendo en cuenta las limitaciones de procesamiento que presenta el dispositivo. El estudio también presenta un protocolo de pruebas, realizado a un grupo de 5 personas, que considera variaciones de iluminación, inclinación de cámara y cambios de fondo para determinar las condiciones necesarias para las cuales el aplicativo presenta su mejor funcionamiento. Finalmente, se diseña un método para determinar la presencia de fatiga, realizando una prueba final, en la cual, se simula el estado de fatiga para cada individuo del grupo de prueba, con ayuda de indicadores en la pantalla del dispositivo y verificando así, la precisión del sistema implementado en el móvil.Publicación Acceso abierto Detección de defectos mecánicos internos láminas de CFRP basada en un clasificador tipo RNA y el algoritmo de contraste CTFF(Universidad del Valle, 2016) Ospina Muñoz, Jhoan David; Restrepo Girón, Andrés David; Morales, Wilfredo AlfonsoLas técnicas de ensayo no destructivo en la industria están en constante evolución, ya que permiten examinar los materiales sin alterar de forma permanente las propiedades físicas, químicas o mecánicas. Adicionalmente, las técnicas de ensayo termográfico no destructivo, permiten estimar la calidad de manera rápida, sencilla y sin contacto. Desde este enfoque, se plantea detectar los defectos en láminas de plástico reforzado con fibra de carbono (CFRP) aplicando Redes Neuronales Artificiales como clasificador de una secuencia de imágenes IR usando características de contraste obtenidas a través de la técnica de compensación térmica de fondo mediante filtrado (CTFF). Los resultados obtenidos en este estudio demuestran que la técnica CTFF resultó ser más efectiva en la clasificación de defectos en las láminas CFRP usando una arquitectura feedforward con algoritmo de entrenamiento de entropía cruzada con softmax. Con una topología de 17 neuronas en la capa oculta, para la secuencia de 157Hz se obtuvo un porcentaje de clasificación 96.4% y una sensibilidad de 96.16%; mientras que con 12 neuronas en la capa oculta, para la secuencia de 90Hz se obtuvo un porcentaje de clasificación de 98.6% y una sensibilidad de 98.13%.Publicación Acceso abierto “Detección de estados de ansiedad a partir del análisis de imágenes infrarrojas de rostros”.(2018-04-20) Pinedo Jaramillo, Carlos Rafael; Loaiza Correa, Humberto; Nope Rodríguez, Sandra Esperanza; Restrepo Girón, Andrés David; Bedoya, Sebastián; Belalcázar, Hernán; Tenorio, Alejandro; García, Bryan; Fajardo, Edgar; García, José; Quintero, JuliánLos sistemas de seguridad se mantienen en evolución permanente debido a los cambios de estrategia de las organizaciones al margen de la ley. Actividades de gran presencia de personas, como: conciertos, eventos deportivos, celebraciones religiosas y transporte masivo; se han convertido en blanco del accionar delictivo. Ante la imposibilidad de realizar detecciones tempranas y crear alertas con los sistemas de seguridad convencionales, se hace necesario el desarrollo de técnicas de no-contacto que permitan un campo de vigilancia amplio, y que detecten y analicen cambios fisiológicos y de comportamiento en las personas con el fin de generar alertas viables para tomar decisiones de reacción. El diseño de un sistema para determinar las posibles reacciones de una persona mediante análisis termográfico, resulta ser de gran utilidad en situaciones de resolución de conflictos sociales, tales como crímenes que atentan contra las normas establecidas por la sociedad, o en la prevención de actividades en contra de la preservación de la vida, como atentados terroristas. El reconocimiento e identificación de las señales que representan alteración emocional, ante determinadas situaciones, mediante técnicas digitales, ha representado un reto a través de los años, ya que estudios psicológicos y fisiológicos evidencian una relación entre los cambios de estados de ansiedad y las modificaciones en las actividades orgánicas, como son: dilatación de las pupilas, sudoración, tensión muscular, ritmo cardíaco, presión arterial y temperatura corporal, entre otras. Producto de la dificultad de controlar las reacciones internas del cuerpo por parte de las personas, aquéllas constituyen excelentes indicadores para generar alarmas de seguridad. Los antecedentes investigativos referentes a la detección de ansiedad reportan el sensado de señales fisiológicas como la presión volumétrica de la sangre, la conductividad de la piel, el ritmo respiratorio, los electroencefalogramas y otras, además de combinaciones entre ellas para lograr mejores tasas de detección en la fusión de la información que entrega cada una. Dado lo anterior, se hizo un sistema de visión artificial termográfico para analizar imágenes infrarrojas de rostros, que permitiera determinar la alteración emocional, con el fin de vislumbrar a futuro prototipos comerciales que superen las limitaciones de los sistemas actuales. El desarrollo logrado en este proyecto constituye una primera aproximación hacia la identificación de estados de ansiedad mediante técnicas de procesamiento digital de señales, desarrollado en Colombia, y un avance en la línea de investigación en visión artificial y procesamiento de señales en la Universidad del Valle. Los resultados respecto: al diseño de experimentos de provocación de ansiedad, las propuestas de segmentación de las zonas de interés, el método de seguimiento y las propuestas de clasificación, resultan ser un aporte valioso y complementario de trabajos previos realizados en países desarrollados, extendiendo el campo de acción de la termografía aplicada a la biometría.Publicación Acceso abierto Detección de minas antipersonal tipo quiebrapatas mediante el análisis de imágenes termográficas aéreas del suelo(Universidad del Valle, 2022) Forero Ramirez, Juan Camilo; Restrepo Girón, Andrés David; Nope Rodríguez, Sandra EsperanzaEn Colombia las minas antipersonal (MAPs) han sido responsables de miles de accidentes atroces sobre la población rural, generando consigo miedo y zozobra constante, lo cual ha conllevado a un constante decrecimiento productivo y cultural sobre estas comunidades afectadas. Dado el proceso de posconflicto en el que se encuentra actualmente el país y la cantidad de MAPs presentes en el territorio, es sumamente necesario realizar la detección y el desarme de dichos artefactos explosivos. Gubernamentalmente, las entidades responsables de realizar el desminado son principalmente las Fuerzas Militares y las Organizaciones Civiles de Desminado Humanitario (OCDH), que emplean regularmente como métodos de detección, los detectores de metales y perros entrenados que, en la práctica, son métodos altamente riesgosos debido a que requieren tener contacto físico cercano con la zona de inspección. Por lo anterior, surge la necesidad de buscar técnicas alternativas de detección de minas que no involucren la interacción física con el terreno a inspeccionar. De este modo, se propuso como alternativa el desarrollo de un sistema de inspección aéreo a través de sensores ópticos IR para detectar a distancia minas antipersonal tipo quiebrapatas, a partir del procesamiento digital de imágenes captadas bajo el principio de la inspección termográfica pasiva del suelo, para tal fin, se usó un Vehículo Aéreo No Tripulado (VANT) equipado con una cámara termográfica y mediante la definición de un protocolo de vuelo y captura se obtuvo una base de datos de imágenes IR, estas se analizaron y procesaron para la configuración e implementación de cinco clasificadores para la demarcación automática de MAPs en imágenes IR, los resultados de detección arrojados son estudiados, concluyendo en alcances y limitaciones del sistema propuesto.Publicación Acceso abierto Estimación de profundidad de efectos mecánicos internos en láminas de CFRP basada en un clasificador tipo RNA y el algoritmo de contraste CTFF(Universidad del Valle, 2017) Bravo Ordoñez, María Camila; Restrepo Girón, Andrés David; Morales, Wilfredo AlfonsoLas diferentes técnicas de ensayo no destructivo (END) en la industria, como método de análisis para todo tipo de materiales y procesos, están en constante evolución por la manera de examinar, sin alterar de forma permanente las propiedades físicas, químicas o mecánicas de los cuerpos, identificando de forma temprana los defectos y discontinuidades a partir de la relación de la temperatura con los procesos de transferencia de calor del objeto. Las técnicas END permiten estimar y controlar estos elementos, de manera rápida, sencilla y sin contacto. Sin embargo, los métodos de contraste requieren de modelos de propagación o compensación térmica, para facilitar la separación de los defectos mecánicos internos encontrados en materiales compuestos tipo CFRP (Láminas de plástico reforzado con fibra de carbono). Este trabajo implementa una red neuronal artificial como clasificador con el fin de discriminar diferentes profundidades en defectos mecánicos. Los resultados obtenidos muestran la capacidad en procesar la información térmica usando el contraste de compensación térmica de fondo mediante filtrado (CTFF) para obtener diversas profundidades en el material compuesto, con un porcentaje de acierto del 97.2%, para la secuencia de imágenes a 157Hz, y de 98.9% para la secuencia de imágenes a 90Hz. Además, se realizó una comparación con el contraste absoluto modificado (CAD-m) usando la misma metodología donde se obtuvo un 96.5% de acierto a 157Hz y 96.4% a 90Hz. Los resultados demuestran que CTFF es una técnica superior a CAD-m para la detección y caracterización de defectos.Publicación Acceso abierto Interfaz audiovisual de acceso a las TICs a personas con limitaciones motrices.(2018-04-20) Loaiza Correa, Humberto; Nope Rodriguez, Sandra Esperanza; Restrepo Girón, Andrés David; Mosquera de la Cruz, José Hernando; Porras Galindo, Johan Alejandro; Álvarez Ortega, Rodrigo; Rengifo Bedoya, María Estefanía; González Gutiérrez, FernandoLa creciente capacidad de cálculo junto con la disminución en costo ha masificado el uso de los computadores en las más diversas tareas de la humanidad Desde su creación los computadores y aplicaciones fueron concebidos para personas sin limitaciones psicofisiológicas y con formas de interacción poco naturales.