Bibliographic citations
Riquelme, M., Laulate, H. (2022). Uso de VGG 16 y Mobilenet para el reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos 2021 [Universidad Nacional de la Amazonía Peruana]. https://hdl.handle.net/20.500.12737/8403
Riquelme, M., Laulate, H. Uso de VGG 16 y Mobilenet para el reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos 2021 []. PE: Universidad Nacional de la Amazonía Peruana; 2022. https://hdl.handle.net/20.500.12737/8403
@misc{sunedu/3345756,
title = "Uso de VGG 16 y Mobilenet para el reconocimiento de acciones de violencia en espacios urbanos de la ciudad de Iquitos 2021",
author = "Laulate Valderrama, Hans Helmuth",
publisher = "Universidad Nacional de la Amazonía Peruana",
year = "2022"
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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.
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