Introduction: This article is the result of research entitled “Signal processing system for the detection of people in agglomerations in areas of public space in the city of Cúcuta”, developed at the Universidad Francisco de Paula Santander in 2020.Problem: The high percentage of false positives and false negatives in people detection processes makes decision making in video surveillance, tracking and tracing applications complex. Objective: To determine which technique for the detection of people presents better results in terms of respon-se time and detection hits.Methodology: Two techniques for the detection of people in uncontrolled environments are validated in Python with videos taken inside the Universidad Francisco de Paula Santander: Background subtraction and the YOLO algorithm.Results: With the background subtraction technique, we obtained a hit rate of 84.07 % and an average response time of 0.815 seconds. Likewise, with the YOLO algorithm the hit rate and average response time are 90% and 4.59 seconds respectively.Conclusion: It is possible to infer the use of the background subtraction technique in hardware tools such as the Pi 3B+ Raspberry board for processes in which the analysis of information in real time is prioritized, while the YOLO algorithm presents the characteristics required in the processes in which the information is analyzed after the acquisition of the image.Originality: Through this research, aspects required for the real-time analysis of information obtained in pro-cesses of people detection in uncontrolled environments were analyzed. Limitations: The analyzed videos were taken only at the Universidad Francisco de Paula Santander. Also, the Raspberry Pi 3B+ board overheats when processing the video images, due to the full resource requirement of the device.

En este documento se muestran los resultados obtenidos al realizar un análisis de viabilidad y el diseño de un sistema electrónico para el seguimiento de la dinámica poblacional en la ciudad de Cúcuta. El análisis de viabilidad se realizó al indagar respecto a la posición de la ciudadanía en lo que compete al comportamiento de la dinámica poblacional, su impacto en la región y la preferencia por el uso de la tecnología como solución de problemas sociales. Asimismo, el diseño del sistema electrónico de procesamiento de señales se realizó seleccionando las herramientas de hardware y software por medio de una matriz de priorización, comparando once factores de interés, que permitieron elaborar los algoritmos de detección de personas basado en las técnicas de Histograma de Gradientes Orientados y de Sustracción de Fondo con Extracción de Blobs, posteriormente probados con imágenes propias de los autores.

El aumento exponencial del número de contagios por COVID-19 alrededor del mundo ha originado que los gobiernos, en acompañamiento de comunidades médicas y científicas, recomienden el distanciamiento social de al menos dos metros entre personas, para evitar el crecimiento en el número de contagios. Con el propósito de determinar el cumplimiento de la medida de distanciamiento social, se realiza una prueba piloto mediante el procesamiento a imágenes de video para la detección de personas en espacios abiertos de la zona céntrica de la ciudad de Cúcuta, Colombia. El método propuesto consiste en el análisis de información de videos de personas con fondo estático, tomados desde una altura de 4.5 metros, además de ubicación de centroides por el método de momentos y estimación de distancia por el método euclidiano, esto, mediante lenguaje de programación Python. Como resultado se obtiene un acierto en la detección de personas del 92.43 % y que el 84.21 % de quienes circularon por el cuadro de video y transitan en la zona céntrica de la ciudad de Cúcuta, Colombia, incumplen con el distanciamiento social de dos metros recomendado por la comunidad científica y expuesta en la circular municipal 023 de 2020.

Color is a human perception of the light reflected by an object. It is an appreciation that depends on the way the human’s eyes detect the reflected light and the way the brain processes it. However, for industry, it is an attribute of product appearance and its observation allows the detection of certain anomalies and defects [1]. Therefore, color is a characteristic that allows to judge an object by creating conditions for its acceptance or rejection [2]. In this research, a laboratory experiment was carried out to analyze different factors involved in visual color evaluations in textiles. A complete factorial experiment design was carried out in which the analyzed factors were lighting, noise, color and participants.

En procesos de detección por imágenes en las que existe variación de luminosidad entre pixeles, se requieren técnicas que permitan obtener valores óptimos y adaptables de umbral ante dichas variaciones. Por ello, se realiza una comparativa entre la técnica de umbralización binaria y el método adaptativo de Otsu, en videos con fondo dinámico y estático, ponderando el tiempo de respuesta del algoritmo, memoria utilizada, requerimiento de la unidad central de procesos y aciertos en las detecciones, en los lenguajes de Python y M (Matlab). Las técnicas en Python presentan mejores resultados en cuanto a tiempo de respuesta y espacio de memoria; mientras que, al utilizar Matlab, se presenta el menor porcentaje de requerimiento de máquina. Asimismo, el método de Otsu mejora el porcentaje de aciertos en 12.89 % y 11.3 % para videos con fondo dinámico y estático, respecto a la técnica de umbralización binaria.