eprintid: 62658 rev_number: 11 eprint_status: archive userid: 2544 dir: disk0/00/06/26/58 datestamp: 2020-06-04 11:25:18 lastmod: 2020-06-04 11:25:18 status_changed: 2020-06-04 11:25:18 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Alcaide Recio, José Antonio contributors_name: Pozo Coronado, Luis title: Sistema de reconocimiento de situaciones adversas mediante visión artificial sobre un entorno DevOps ispublished: unpub subjects: informatica keywords: Seguridad ciudadana; Visión artificial; DevOps abstract: La inseguridad ciudadana es percibida como uno de los tres principales problemas actuales en España por un número significativo de los ciudadanos, entre el 2% y el 5% en 2019, según el barómetro del CIS. Por ello, parece razonable y de interés discutir un sistema que solventase algunos de los problemas de inseguridad, sirviendo de apoyo al personal de seguridad y obteniendo así una respuesta temprana intentando minimizar riesgos. El sistema que proponemos es capaz de detectar objetos y entornos a través de una cámara para, posteriormente, analizarlos y verificar si existe algún riesgo que pueda ser importante y se deba avisar al personal de seguridad. El proyecto se centra en el desarrollo de un software de inteligencia artificial embebido en uno o varios dispositivos con una cámara asociada y una interfaz de usuario para poder visualizar las diferentes cámaras de la zona. Además, es importante señalar que, para el entorno de desarrollo del software, se ha utilizado una metodología DevOps acelerando el despliegue de versiones en producción y agilizando el desarrollo de este. El sistema funcionará del siguiente modo, existirá una serie de dispositivos con cámaras desplegadas en las calles, las cuales son las encargadas de obtener el video del exterior, a su vez el personal de seguridad dispondrá de una aplicación de escritorio con la que poder abrir las distintas cámaras y ver qué ocurre. Si el dispositivo se da cuenta de un posible riesgo entonces alertará, mediante la aplicación de escritorio, al personal de seguridad que podrá ver lo que sucede. Por último, el entorno de desarrollo ha sido creado pensando en un equipo de trabajo que pueda tener recursos locales suficientes o no, haciendo ágil, flexible y escalable. Abstract: Citizen insecurity is perceived as one of the three main problems in Spain today by a significant number of citizens, between 2% and 5% in 2019, according to the CIS barometer. It would therefore seem reasonable and interesting to discuss a system that would solve some of the problems of insecurity, serving as a support for security staff and thus getting an early response by trying to minimise risks. The system can detect objects and environments through a camera, analyze them to verify if there is any risk that could be important and should warn the security staff. The project is focused on the development of an artificial intelligence software embedded in one or several devices with an associated camera and a user interface to be able to visualize the different cameras in the area. In addition, it is important to point out that, for the software development environment, a DevOps methodology has been used, accelerating the deployment of versions in production and speeding up the development of the software. The system will work in such a way that, there will be a series of devices with cameras deployed in the streets which are in charge of obtaining the video from the outside, at the same time the security staff will have a desktop application with which they can open the different cameras and see what is happening. If the device realizes a possible risk then it will alert, through the desktop application, the security staff who will be able to see what is happening. Finally, the development environment has been created thinking of a work team that may or may not have enough local resources, making it agile, flexible and scalable. date: 2020-02-10 date_type: completed full_text_status: public pages: 131 institution: ETSI_Sistemas_Infor department: Matematica_aplicada_2014_2 thesis_type: masters refereed: TRUE rights: by-nc-nd master_title: Software de Sistemas Distribuidos y Empotrados citation: Alcaide Recio, José Antonio (2020). Sistema de reconocimiento de situaciones adversas mediante visión artificial sobre un entorno DevOps. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM) . document_url: https://oa.upm.es/62658/1/TESIS_MASTER_JOSE_ANTONIO_ALCAIDE_RECIO.pdf