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Arquitectura de software con YOLOv8 para la detección y clasificación automática de armas con alerta inmediata en videovigilancia urbana

dc.contributor.advisorMarlo Rimarachin, Wilder
dc.contributor.authorHernandez Cruz, Breyner Martin
dc.contributor.authorPezo Castro, Enoc Stip Ostin
dc.date.accessioned2026-10-13T20:24:31Z
dc.date.embargoEnd2028-08-21
dc.date.issued2026-08-21
dc.description.abstractObjetivo: Este estudio tiene como objetivo diseñar e implementar Sentinel AI, una arquitectura de software basada en YOLOv8 para la detección y clasificación automática de armas peligrosas en entornos de videovigilancia urbana, integrando inferencia en tiempo real, almacenamiento de incidentes y generación de alertas inmediatas para apoyar las actividades de monitoreo y seguridad. Métodos: La investigación siguió un enfoque aplicado y tecnológico, con un diseño no experimental y descriptivo. Se utilizó un conjunto de datos anotado de 2,224 imágenes, compuesto por 1,437 imágenes de armas de fuego y 787 imágenes de armas blancas, distribuidas en una proporción de 80 % para entrenamiento y 20 % para validación. El modelo YOLOv8n fue entrenado mediante aprendizaje por transferencia utilizando imágenes de entrada de 640 × 640 píxeles, un tamaño de lote de 16 y 20 épocas. La arquitectura desarrollada integra un agente local encargado de la ingesta de video mediante RTSP y la inferencia con YOLOv8, un backend implementado con FastAPI, MongoDB para la persistencia de incidentes, comunicación en tiempo real mediante WebSocket y un panel web desarrollado en React para la visualización y gestión de alertas. Resultados: La evaluación del modelo obtuvo una precisión de 0.8964, una exhaustividad (recall) de 0.8719, un F1-score aproximado de 0.8840, un mAP@0.5 de 0.9239 y un mAP@0.5:0.95 de 0.6305. Estos resultados evidencian un desempeño favorable en la detección y clasificación automática de armas, manteniendo un equilibrio entre precisión, capacidad de detección y viabilidad para su implementación en escenarios de videovigilancia urbana. Conclusión: Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de integrar un modelo YOLOv8n dentro de una arquitectura de software orientada al monitoreo de videovigilancia urbana. Sentinel AI permitió combinar la detección automática de armas con el registro de incidentes, la comunicación en tiempo real y la generación de alertas dentro de una misma plataforma. La arquitectura propuesta constituye una base tecnológica funcional para el desarrollo de sistemas inteligentes.
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemas
dc.description.lineadeinvestigacionTecnología de información e innovación tecnológica
dc.description.sedeTarapoto
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/10793
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subjectYOLOv8
dc.subjectCNN
dc.subjectdetección de armas
dc.subjectarquitectura de software
dc.subjectvideo vigilancia
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
dc.titleArquitectura de software con YOLOv8 para la detección y clasificación automática de armas con alerta inmediata en videovigilancia urbana
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni42188532
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0009-0006-5013-982X
renati.author.dni74765764
renati.author.dni41297250
renati.discipline61200093
renati.jurorRamirez Pezo, Yngue Elizabeth
renati.jurorSanchez Tarrillo, Jhan Arly
renati.jurorGarcia Estrella, Cristian Wérner
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion
thesis.degree.disciplineINGENIERÍA DE SISTEMAS
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería de Sistemas
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas

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