dc.contributor.advisor | Vilca Barbarán, Rafael | |
dc.contributor.author | Riquelme Morveli, Miguel Alberto | |
dc.contributor.author | Laulate Valderrama, Hans Helmuth | |
dc.date.accessioned | 2022-10-05T18:47:05Z | |
dc.date.available | 2022-10-05T18:47:05Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12737/8403 | |
dc.description.abstract | The present research work sought to generate recognition of violent actions in urban spaces of the city of Iquitos from the use of VGG16 and MobileNet convolutional neural network techniques, where a web system was developed that facilitated the evaluation of said algorithms, with which is intended to provide support to the control centers and organizations that ensure citizen security for the timely registration of these acts of violence that have difficulties in registering violence in the streets. Likewise, the project has the following question: To what extent will the use of convolutional neural network techniques generate recognition of acts of violence in urban spaces in the city of Iquitos? Being the general objective "Generate recognition of violent actions in urban spaces of the city of Iquitos from the use of VGG16 and MobileNet convolutional neural network techniques". Where the research hypothesis was: "The use of VGG16 and MobileNet will generate recognition of acts of violence in urban spaces of the city
of Iquitos". Finally, we generated a dataset with 2000 images based on four (4) classes: kick, punch, grapple, and choke; we conclude that the MobileNet Model was better than the VGG16 with respect to accuracies of 88% and 72%, respectively, and at 300 training epochs; we also concluded that 40% of the users who used the web system with MobileNet felt Very Satisfied with its performance compared to the web system with VGG16 that only 20% felt Very Satisfied but that it is not different when using one of the other to generate recognition of acts of violence according to the Mann-Whitney U test. | en_US |
dc.description.abstract | El presente trabajo de investigación, buscó generar reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos a partir del uso de técnicas de redes neuronales convolucionales VGG16 y MobileNet, donde se desarrolló un sistema web que facilitó la evaluación de dichos algoritmos, con la cual se pretende brindar apoyo a los centros de control y organismos que velan por la seguridad ciudadana para el registro oportuno de estos actos de violencia que tienen dificultades de registrar violencia en las calles. Asimismo, el proyecto tiene como pregunta lo siguiente: ¿En qué medida el uso de técnicas de redes neuronales convolucionales, generarán reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos? Siendo el objetivo general “Generar reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos a partir del uso de técnicas de redes neuronales convolucionales VGG16 y MobileNet”. Donde la hipótesis de investigación fue: “El uso de VGG16 y MobileNet generarán reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos”. Finalmente, generamos un dataset con 2000 imágenes basado en cuatro (4) clases: patada, trompada, forcejeo y estrangulamiento; concluimos que el Modelo de MobileNet fue mejor que el VGG16 con respecto a las precisiones de 88% y 72% respectivamente y a 300 épocas de entrenamiento; también concluimos que el 40% de los usuarios que usaron el sistema web con MobileNet se sintieron de Muy Satisfechos con su desempeño con respecto al sistema web con VGG16 que solo un 20% se sintieron Muy Satisfechos pero que no es diferente al usar uno del otro para
generar reconocimiento de acciones de violencia según la prueba de U de Mann- Whitney. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional de la Amazonía Peruana | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | * |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.subject | Análisis de sistemas | es_PE |
dc.subject | Seguridad ciudadana | es_PE |
dc.subject | Violencia | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales convolucionales | es_PE |
dc.title | Uso de VGG 16 y Mobilenet para el reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos 2021 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas e Informática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero(a) de Sistemas e Informática | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.author.dni | 74543769 | |
renati.author.dni | 70751649 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0405-2564 | |
renati.advisor.dni | 41372787 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.discipline | 612156 | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.juror | López Rojas, Ángel Enrique | |
renati.juror | García Díaz, José Edgar | |
renati.juror | López Albiño, Richard Alex | |
dc.publisher.country | PE | es_PE |