Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/28886
Título : Aproximación al estado del arte de algoritmos estadísticos y técnicas de inteligencia computacional para la gestión de problemas de seguridad ciudadana
Autor : Morales Mejía, Oscar Mauricio
metadata.dc.contributor.advisor: Botero Vega, Juan Felipe
metadata.dc.subject.*: Aplicación de telecomunicaciones
Telecommunications applications
Seguridad publica
Public safety
Algoritmos
Algorithms
Estadísticas
Statistics
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_295ae038
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49978
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept528
Fecha de publicación : 2022
Resumen : RESUMEN : Cada vez más, existe un mayor interés en los gobiernos de múltiples ciudades de garantizar la seguridad de sus ciudadanos. Uno de los ámbitos utilizados para enfrentar el problema de la seguridad es el de la tecnología. En este trabajo se realizó una aproximación al estado del arte de algoritmos estadísticos y técnicas de inteligencia computacional utilizados en el campo de la gestión de problemas de seguridad ciudadana. Para esto se escogieron 4 de las aplicaciones más relevantes en el área las cuales son: detección de disparos, detección de armas, detección y reconocimiento de rostros y prevención de desastres. Esta última a su vez se subdividió en detección de incendios, prevención de deslizamiento de tierra y predicción de inundaciones. Para cada una de estas aplicaciones se hizo un cuadro con los trabajos más relevantes junto con un posterior análisis, se formularon las conclusiones y se describió el trabajo futuro. Además, se organizó una lista de recomendaciones con los algoritmos más utilizados y que mejores resultados han arrojado.
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Telecomunicaciones

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
MoralesOscar_2022_AproximacionAlgoritmosEstadisticos.pdfTrabajo de grado de pregrado2.96 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons