La detección de movimiento es el primer proceso esencial en la extracción de información de imágenes con objetos que se desplazan sobre un fondo estático. A la hora de realizar tareas de detección de movimiento, las técnicas basadas
en diferencias con el fondo son las más utilizadas debido a la alta calidad conseguida en los procesos de segmentación. No obstante, los requisitos de tiempo real y los altos costes computacionales hacen muy complicado para la mayoría de los algoritmos propuestos en la literatura existente el aprovechamiento de la diferencia con el fondo a la hora de utilizar dichos algoritmos en aplicaciones del mundo real.
En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo basado en redes neuronales artificiales que tiene como objetivo la detección de objetos en movimiento dentro de una escena tomada con cámaras de movimiento panorámico. Asimismo, tanto los requerimientos de memoria como el coste computacional del algoritmo de detección de movimiento se han optimizado para favorecer su despliegue en un microcontrolador modelo Broadcom BCM2837 montado en una placa Raspberry Pi, posibilitando el diseño e implementación de sistemas de monitorización y video-vigilancia de bajo coste.
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