Sistema de visión embarcado para detección de emergencias desde UAVs

Resumen

Uno de los principales desafíos en los sistemas embebidos de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) es ejecutar tareas de alta carga computacional, como por ejemplo redes neuronales y visión artificial, en tiempo real y de forma autónoma, sin depender de procesamiento externo. Este artículo propone una arquitectura descentralizada que permite implementar un sistema de detección de gestos de la mano a bordo de un dron. Los resultados iniciales muestran que, a alturas de hasta 3.5 metros, se alcanzan exactitudes del 89\% o más en gestos como OK, STOP o SOS (combinación de los gestos CUATRO y PUÑO). Además, los tiempos de detección de gestos simples como STOP y OK no superan, en promedio, los 370 milisegundos, lo que evidencia la eficiencia del sistema a pesar de la carga computacional. Estos resultados demuestran la viabilidad de ejecutar tareas de reconocimiento en tiempo real a bordo de un UAV, manteniendo autonomía de cómputo y capacidad de respuesta para aplicaciones en escenarios reales.