Desarrollo de un prototipo avanzado de bastón equipado con visión artificial, utilizando algoritmos de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, para mejorar la navegación ante barreras físicas y variaciones del terreno en entornos interiores y exteriores para personas con deficiencia visual

Este trabajo presentó el desarrollo de un prototipo de asistencia para personas con visión baja, diseñado para identificar obstáculos y huecos en tiempo real mediante visión artificial y aprendizaje automático, contribuyendo a su movilidad segura e independiente en las aceras. La principal motivación radicó en las dificultades que enfrentan las personas con discapacidad visual al desplazarse por entornos desconocidos como lo son las aceras y espacios públicos no adaptados, donde los obstáculos y huecos representan un riesgo significativo. El prototipo utilizó una Raspberry Pi 4 como unidad de procesamiento, junto con una cámara Razer Kiyo de 720p para la captura de imágenes. Se implementó un modelo de detección de objetos en tiempo real utilizando TensorFlow Lite, optimizado para funcionar eficientemente en la Raspberry Pi. Se generaron alertas auditivas en tiempo real al identificar obstáculos como postes, hidrantes, tubos de señalética, publicidad que se encuentre a nivel del piso y rocas grandes, así como huecos, alertando al usuario para que tome precauciones al caminar. Se realizó varias pruebas de funcionamiento con el prototipo en las aceras de Quito – Ecuador, se evaluó el rendimiento de las redes neuronales y del sistema con la cámara web para observar el rendimiento de la detección de objetos, alcanzando una identificación de aproximadamente del 90% tanto de obstáculos como huecos. El prototipo fue creado como un complemento del bastón blanco, sin reemplazarlo, promoviendo un enfoque de asistencia robusta, este proyecto contribuye al desarrollo de tecnologías de asistencia accesibles a la población ecuatoriana. Los resultados obtenidos demostraron que el prototipo puede reducir riesgos de accidentes y fomentar la independencia en actividades cotidianas.

• Main Author: Ortega Villalba, Christian Alexander (author)
• Other Authors: Pino Chaquinga, Paola Lizbeth (author)
• Format: bachelorThesis
• Published: 2025
• Subjects: VISIÓN ARTIFICIAL; APRENDIZAJE AUTOMÁTICO; TECNOLOGÍAS DE ASISTENCIA; DISCAPACIDAD VISUAL
• Online Access: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/42212