Detección Simple de Distanciamiento Social para la Prevención de Covid-19 usando OpenCV y Haars Cascade
| Autor: | Barreda del Arroyo, Sheyla Nivia, Rivera Suaña, Javier Alvaro, Mendoza Montoya, Jorge Javier, Castillo Alarcón, Omar |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2021 |
| Zdroj: | Revista Científica Investigación Andina; Vol 20, No 2 (2020): AGOSTO-DICIEMBRE Revistas-Universidad Andina Néstor Cáceres Velásquez Universidad Andina Néstor Cáceres Velasquez instacron:UANCV |
| ISSN: | 2521-2117 1994-8077 |
| Popis: | La pandemia de COVID-19 ha modificado nuestros hábitos de vida, introduciendo el concepto de distanciamiento social, este indica que para evitar un contagio se debe mantener una distancia adecuada entre las personas al momento de circular o estar reunidas. Los avances actuales de visión artificial hacen uso de sistemas complejos que necesitan amplia cantidad de recursos computacionales para su realización, sin embargo, se tiene algoritmos de detección eficientes y de bajo costo computacional como el caso de OpenCV y Haar Cascade. Se realizó una aplicación sencilla que hace uso de esa tecnología que analiza mediante detección de visión artificial la distancia entre individuos. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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