نبذة مختصرة : El mundo actual cuenta con un fenómeno llamado Big Data, que surgió de la generación de ingentes cantidades de datos. A partir de ellos es posible obtener todo tipo de información y, en este trabajo, se busca hacer un buen uso de ellos aplicándolo a la seguridad ciudadana. Para tratar estos datos se cuenta con mecanismos como Machine Learning, o aprendizaje máquina, y el caso específico denominado Deep Learning, o aprendizaje profundo. Las redes profundas son un tipo de redes neuronales que cuando intentan aprender algo, lo hacen de la misma manera que lo haría un cerebro humano. Para ello, se requiere entrenar estas redes con una serie de librerías, bases de datos y programas determinados con el fin de aprovechar sus ventajas para obtener un beneficio para los ciudadanos. Este último es el que se va a emplear en este proyecto El mundo de las redes neuronales proporciona un sinfín de posibilidades de aplicación y cada vez más sofisticadas. Ayudan a realizar trabajos de manera más eficiente, más rápida o a proporcionar información interesante sobre aquellos elementos que analizan, como imágenes para el reconocimiento de enfermedades, reconocimiento de sentimientos, entre otras. En este proyecto se aplican las redes profundas a la seguridad ciudadana con un método de vigilancia pasiva. En él se analizan las imágenes capturadas por las cámaras de las calles a supervisar, con el objetivo de detectar un vehículo de gran tamaño y generar una alarma. De esta manera la zona quedaría vigilada y se podrían evitar posibles altercados. Esta puede ser una contribución más para tener una ciudad inteligente. Las smart cities, o ciudades inteligentes, son aquellas ciudades interconectadas mediante las nuevas tecnologías. Esto provoca un desarrollo sostenible, aumento de la calidad de vida, eficacia de los recursos disponibles y participación de la ciudadanía. Es crucial el papel que juegan los sensores inteligentes, ya que ellos son los que informan de las mediciones de los datos que recogen. Miden niveles de radiación, llenado ...
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