Monitoreo y seguimiento al cumplimiento de medidas de prevención de contagios por Sars-Cov-2 usando herramientas de aprendizaje computacional y procesamiento de señales

Abstract

La propuesta de investigación tiene como finalidad monitorear y vigilar el cumplimiento de las medidas de autocuidado y prevención de transmisión de enfermedades respiratorias como la COVID-19 por medio del distanciamiento social, uso de mascarilla y medición de la temperatura corporal mediante técnicas de procesamiento digital de señales y aprendizaje máquina. El proyecto plantea el uso de algoritmos de procesamiento, transformación y manipulación de señales orientados a la sustracción con modelos de segmentación de fondo y métodos de moralización con adición de filtros gaussianos, operaciones morfológicas, umbralización y búsqueda de contornos adicionados con tecnologías de aprendizaje por computador para la extracción y compresión de información en imágenes de video, así verificar y determinar si las personas que circundan por el espacio público portan elementos de bioseguridad. En adición, la investigación genera un conjunto de imágenes etiquetadas y clasificadas para el entrenamiento, pruebas y validación. Los procesos de procesamiento y aprendizaje computacional se realizan en el sistema embebido Raspberry Pi mediante lenguaje de programación Python. La investigación requiere la caracterización de la zona de ubicación para determinar la altura y ángulo de inclinación del dispositivo de captura de video y obtención de imágenes para su posterior captura, almacenamiento por medio de gestores de bases de datos en la nube, tratamiento y aplicación de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje máquina mediante la Raspberry Pi y Python, además de la medición de niveles de temperatura corporal y final evaluación de los métodos desarrollados.