Sistema de visión artificial para detección de movimiento en hogares integrado a la plataforma Google Home
El presente proyecto propone la elaboración de un sistema de detección de movimiento en hogares capaz de integrarse a la plataforma de Google Home. Para ello, se buscó encontrar la vía más eficiente dentro de la domótica para obtener una mayor comodidad y seguridad a través de dispositivos inteligen...
Uloženo v:
| Hlavní autor: | |
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| Médium: | bachelorThesis |
| Vydáno: |
2020
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| Témata: | |
| On-line přístup: | http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/20771 |
| Tagy: |
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Přidat tag | Shrnutí: | El presente proyecto propone la elaboración de un sistema de detección de movimiento en hogares capaz de integrarse a la plataforma de Google Home. Para ello, se buscó encontrar la vía más eficiente dentro de la domótica para obtener una mayor comodidad y seguridad a través de dispositivos inteligentes dentro del hogar al ser activados y desactivados por voz o un dispositivo móvil. En primer lugar, se realizó un estudio de sistemas y dispositivos de seguridad basados en visión artificial para el análisis de imágenes con el uso de cámaras en tiempo real, para uso doméstico, observando sus ventajas y desventajas dentro de la actualidad. Posterior a esto se analizó la aplicación de cada uno de los elementos y herramientas necesarios para el desarrollo del proyecto, se definieron los objetivos y el alcance del proyecto. Después se describe la metodología que se utiliza para la elaboración del proyecto ,se determinó los requerimientos, la estructura general del sistema y su comportamiento, por lo tanto, se inicia con la selección y diseño de componentes como el controlador, la cámara, las fuentes de alimentación, el soporte, el protocolo de comunicación MQTT(Message Queue Telemetry Transport), el software de visión artificial OpenCV y la interfaz Home Assistant para su funcionamiento, para posterior a esto realizar la integración del sistema para ser verificado y validado. Luego de esto, se encuentran las pruebas realizadas para el funcionamiento óptimo del algoritmo utilizando varios parámetros bajo condiciones de luz natural y luz controlada, se realizaron pruebas para detectar la máxima capacidad de lectura de 4 fotogramas por segundo y captura de 2 fotogramas por segundo, también se realizaron pruebas de detección de movimiento con diferentes distancias con personas hasta de 15 metros y mascotas hasta 8 metros y finalmente, se realizó el análisis global de los costos del proyecto. |
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