Estudio de técnicas de smart IoT aplicadas a la detección de gestos para el accionamiento de dispositivos

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dc.contributorOsio, Jorge Rafael
dc.contributorSalvatore, Juan Eduardo
dc.contributor.authorBusum Fradera, Matías Gabriel
dc.date.accessioned2024-04-09T16:33:25Z
dc.date.available2024-04-09T16:33:25Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEste trabajo presenta el desarrollo y la implementación de un sistema basado en Internet de las Cosas (IoT) y visión por computadora para detectar y responder a gestos, destinado a mejorar la autonomía y calidad de vida de personas con discapacidades. El enfoque inclusivo busca empoderar a estos individuos en su interacción con su entorno. El sistema emplea una cámara para capturar imágenes que posteriormente se someten a procesamiento con el fin de identificar gestos como el alzamiento de cejas o el guiño de un ojo. El proceso de desarrollo involucró técnicas de IoT, procesamiento de imágenes y aprendizaje automático para lograr detección precisa. La arquitectura consta de un servidor, una aplicación de procesamiento de imágenes, varios microcontroladores y distintos tipos de dispositivos de visualización. La identificación de gestos activa los microcontroladores para ejecutar acciones en el entorno físico como respuesta. Los dispositivos de visualización muestran el proceso en tiempo real. Este informe detalla los componentes técnicos, herramientas, la implementación y las pruebas, demostrando la eficacia y el potencial del sistema para mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidades. -
dc.description.abstractThis work presents the development and implementation of an Internet of Things (IoT) and computer vision-based system for detecting and responding to gestures, aimed at enhancing the autonomy and quality of life of people with disabilities. The inclusive approach seeks to empower these individuals in their interaction with their environment. The system utilizes a camera to capture images which are subsequently subjected to processing in order to identify gestures such as eyebrow raises or winks. The development process involved IoT, image processing, and machine learning techniques to achieve accurate detection. The architecture consists of a server, an image processing application, multiple microcontrollers, and various types of display devices. Gesture identification triggers the microcontrollers to execute actions in the physical environment as a response. The display devices showcase the process in real-time. This report details the technical components, tools, implementation, and testing, showcasing the effectiveness and potential of the system in improving the quality of life for people with disabilities.
dc.format.extent165 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.otherhttps://biblioarchivo.unaj.edu.ar/mostrar/pdf/scvsdf/erwe/5ddb1f901acda33926641fefe15117da5f6b758a
dc.identifier.urihttps://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/2061
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Arturo Jauretche
dc.rights.accessrightsAcceso abierto
dc.rights.licenseEsta obra está bajo una Licencia Creative Commons. Atribución 4.0
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectIoT
dc.subject.otherINTERNET DE LAS COSAS
dc.subject.otherINTERNET OF THINGS
dc.subject.otherVISIÓN POR COMPUTADORA
dc.subject.otherCOMPUTER VISION
dc.subject.otherPROCESAMIENTO DE IMAGENES
dc.subject.otherIMAGE PROCESSING
dc.subject.otherDETECCIÓN DE GESTOS
dc.subject.otherGESTURE DETECTION
dc.titleEstudio de técnicas de smart IoT aplicadas a la detección de gestos para el accionamiento de dispositivos
dc.typePráctica Profesional Supervisada
unaj.noteInforme de Práctica Profesional para obtener el titulo de Ingeniería en Informática. Universidad Nacional Arturo Jauretche.
unaj.oai.snrdNo
unaj.tituloObtenidoIngeniería en Informática
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