RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Caracterización de la postura de  personas en entorno doméstico  mediante Visión Artificial.
A1 Martín García, Rubén
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Visión artificial
K1 Clasificación de posturas
K1 Detección de caídas
K1 Aprendizaje  automático
K1 MediaPipe
K1 YOLO
K1 SVM.
K1 3310 Tecnología Industrial
AB El presente trabajo fin de grado se centra en la detección y clasificación de la postura de personas en entornos domésticos mediante visión artificial, con especial atención a la identificación de caídas. El sistema desarrollado está orientado a personas que viven solas, permitiendo una posible integración en soluciones de asistencia y monitorización remota. Para ello, se ha desarrollo un programa en Python, empleado técnicas de visión artificial para analizar imágenes en las que aparece una única persona. Se utilizan modelos como MediaPipe y YOLO para la extracción de características relevantes, lo que permite clasificar la postura en distintas categorías. Como complemento, se ha explorado el uso de máquinas de soporte vectorial (SVM) para mejorar la precisión de la clasificación. Este proyecto sienta las bases para futuras aplicaciones en detección de caídas y vigilancia domiciliaria, contribuyendo a la seguridad de personas mayores o en situación de dependencia
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/81388
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/81388
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 18-feb-2026