Sistema de monitoreo remoto con detección de movimiento basado en visión por computadora
Palabras clave:
LabVIEW, Arduino, Visión, servomotores y monitoreo remotoResumen
En este trabajo se presenta un sistema de monitoreo remoto con detección de movimiento basado en visión por computadora. El sistema está compuesto por una cámara web con conexión USB montada en una plataforma de dos servomotores para controlar el giro horizontal y vertical. El algoritmo de visión artificial fue implementado utilizando el ambiente gráfico de LabVIEW y el Toolkit Vision Aquisition. Además, se utilizó un microcontrolador Arduino Uno para controlar el movimiento de los servomotores. El algoritmo es capaz de detectar movimiento en un ambiente cerrado y con iluminación controlada mediante sustracción de imágenes consecutivas y comparación con un factor de sensibilidad. La utilización de LabVIEW como ambiente de programación permite la modularización del algoritmo, una implementación simple y una interfaz atractiva para el usuario donde se pueden hacer modificaciones con facilidad. Finalmente se utilizó la herramienta de publicación Web de LabVIEW para subir la aplicación en un servidor y acceder a ella de forma remota desde una computadora personal a distancia o dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas.Descargas
Citas
Lita Ioan, Visan Daniel, Ion Cioc, 2010, “LabVIEW Application for Movement Detection Using Image Acquisition and Processing”, Romania, IEEE 16th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME), pp. 23 – 26;
Thomas Anupama, Ashraf Asiya, Lal Lini, Mathew Minju, M. Jayashree, 2011, “Security Enhancement Using Motion Detection”, India, International Conference on Signal Processing, Communication, Computing and Networking Technologies (ICSCCN), pp 552 – 557.
Image Acquisition and Camera Control of Machine Vision Camera Based on LabVIEW”, 5th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics (IHMSC), pp. 26-27.
Wang Lei, Shen Yuming, 2010, “Design of Machine Vision Applications in Detection of Defects in High-Speed Bar Copper”, International Conference on E-Product E-Service and E-Entertainment (ICEEE), pp.1-4.
Mehrubeoglu, M., Linh Manh Pham, Hung Thieu Le, Muddu R, Dongseok Ryu, 2011, “Real-time eye tracking using a smart camera”, IEEE in Applied Imagery Pattern Recognition Workshop (AIPR), pp.1-7.
Mao Xiaobo, Yang Jing, 2011, “Research on object-background segmentation of color image based on LabVIEW”, IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), pp.190-194.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Todos los contenidos de CULCYT se distribuyen bajo una licencia de uso y distribución “Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional” (CC-BY-NC). Puede consultar desde aquí la versión informativa de la licencia.
Los autores/as que soliciten publicar en esta revista, aceptan los términos siguientes: a) los/las autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra; y b) se permite y recomienda a los/las autores/as agregar enlaces de sus artículos en CULCYT en la página web de su institución o en la personal, debido a que ello puede generar intercambios interesantes y aumentar las citas de su obra publicada.
