Implementación de un sistema para el control de dispositivos eléctricos utilizando reconocimiento de lenguaje de señas dactilológico mediante visión artificial.
El objetivo del presente estudio fue implementar un sistema de control de dispositivos eléctricos mediante el reconocimiento de lenguaje de señas dactilológico, implementado con visión artificial. El proyecto está enfocado a personas con discapacidad auditiva puesto que incentiva a la inclusión, con...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicat: |
2023
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20890 |
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Afegir etiqueta | Sumari: | El objetivo del presente estudio fue implementar un sistema de control de dispositivos eléctricos mediante el reconocimiento de lenguaje de señas dactilológico, implementado con visión artificial. El proyecto está enfocado a personas con discapacidad auditiva puesto que incentiva a la inclusión, convivencia afectiva, interactividad humano-tecnología y fortalecimiento de la investigación y desarrollo. La ejecución del presente trabajo se realizó mediante una investigación experimental y aplicativa, a la vez que se sistematizó, practicó e implementó los conocimientos adquiridos con la utilización del hardware y software apropiado. Para empezar, se instaló Arduino 1.18.19 para programar un módulo wifi ESP8266 e instalar posteriormente el entorno de Anaconda para crear el ambiente de programación en Python. Luego, se programó el modelo en Jupyter Notebook para llevar a cabo el entrenamiento de los gestos, con PyCharm Community como entorno de desarrollo integrado (IDE) y con Python como lenguaje de programación, se creó el script para lograr la detección en tiempo real utilizando visión artificial y MediaPipe. La conexión del módulo wifi al bróker mosquitto se realizó mediante el protocolo de comunicación MQTT para finalmente conectar los dispositivos eléctricos: módulo relé, alarma sonora, cámara web, foco y cerradura eléctrica al módulo wifi. Los resultados obtenidos presentan una tasa de precisión cercana al 90%, lo que demuestra la viabilidad de utilizar esta tecnología como alternativa para el control de dispositivos eléctricos en situaciones donde el control manual no es posible para personas con discapacidad auditiva. Se recomienda continuar con el proyecto para la mejora continua con diversas contribuciones prácticas y metodológicas del prototipo orientándolo al futuro lanzamiento al mercado. |
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