Resumen

AMEIJEIRAS SANCHEZ, David; GONZALEZ DIEZ, Héctor R.  y  HERNANDEZ HEREDIA, Yanio. Revisión de algoritmos de detección y seguimiento de objetos con redes profundas para videovigilancia inteligente. Rev cuba cienc informat [online]. 2020, vol.14, n.3, pp. 165-195.  Epub 01-Sep-2020. ISSN 2227-1899.

En la actualidad cada vez más se utilizan las redes neuronales profundas para resolver problemas de visión por computadora, como el reconocimiento y seguimiento de personas a través de una red de cámaras. Se realizó una revisión de los principales algoritmos de rastreo y detección de objetos, basados en redes profundas que permitirían conformar la arquitectura de un sistema de videovigilancia inteligente. Se determinó que: los algoritmos one-stage, son considerablemente más rápidos que los basados en propuestas de regiones, donde destaca SSD, y los algoritmos de rastreo offline tienen una mayor precisión comparado con los online, destacando a DeepSort como el más eficiente.

Palabras clave : Videovigilancia inteligente; Redes neuronales profundas; Clasificación de objetos; Seguimiento de objetos.

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