Arquitecturas para detección de anomalías
Fusión de GAN, U-Net y Transformers
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10917Palabras clave:
Programación y Visión, Machine Learning, Inteligencia artificialResumen
La detección y prevención de situaciones anómalas en entornos urbanos es crucial para la seguridad de todos los usuarios, siendo un área de estudio muy relevante actualmente. La abundancia de cámaras CCTV en ciudades permite usar tecnologías de inteligencia artificial (IA) para monitorear y analizar comportamientos en tiempo real. Este estudio propone un sistema basado en la estructura GAN (Generative Adversarial Networks) para identificar situaciones anómalas en secuencias de imágenes. Se desarrollaron y compararon dos sistemas utilizando la arquitectura PatchGAN. El primero emplea la red U-Net para el generador, mientras que el segundo usa U-NetR, una variación de U-Net que mejora la contextualización de la imagen completa. Los resultados de diversos experimentos muestran la eficacia de ambos enfoques, proporcionando una comparación detallada de las ventajas y limitaciones de cada uno. Este trabajo contribuye al avance de las tecnologías de vigilancia.
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