Conteo y reconocimiento de actividad de personas en un recinto mediante image processing

Abstract

With the Covid-19 pandemic overcrowdedness in closed spaces becomes a main issue to manage, specially in places with high transit of people like universities, malls, public offices, etc. With the help of image processing it is going to be developed a algorithm that will provide real time data on occupation of specific places, also it is going to provide a activity monitor tagging people in the same room and what they are doing. This data will be exposed through standard interfaces to be consumed by information systems. Finally the objective is deploying this on embedded systems. Also it is going to be developed a dashborad to be able to visualise the data that is been processed in realtime. The extend of this project is mainly scoped under the university use case but it can be extended to other public places like malls, public offices, hospitals and more. Using this technics opens possibilities to make better decisions on space optimisation and give realtime data for users that share this types of spaces.

Con la pandemia Covid-19 el hacinamiento en espacios cerrados se convierte en un tema principal a gestionar, especialmente en lugares con alto tránsito de personas como universidades, centros comerciales, oficinas públicas, etc. Con la ayuda del procesamiento de imágenes se va a desarrollar un algoritmo que proporcionará datos en tiempo real sobre la ocupación de lugares específicos, también proporcionará un monitor de actividad que etiquete a las personas en la misma habitación y lo que están haciendo. Estos datos serán expuestos a través de interfaces estándar para ser consumidos por los sistemas de información. Finalmente, el objetivo es implementar esto en sistemas integrados. También se va a desarrollar un tablero para poder visualizar los datos que se procesan en tiempo real. La extensión de este proyecto se enmarca principalmente en el caso de uso universitario, pero puede extenderse a otros lugares públicos como centros comerciales, oficinas públicas, hospitales y más. El uso de esta técnica abre posibilidades para tomar mejores decisiones sobre la optimización del espacio y brindar datos en tiempo real para los usuarios que comparten este tipo de espacios.