Implementación de sistema domótico con servidor Raspberry

Este proyecto consiste en el diseño e implementación un sistema domótico que puede ser instalado en una vivienda para controlar distintas variables ambientales y conseguir así la máxima comodidad de los habitantes de manera automática o manual según los gustos y necesidades de los usuarios. La característica principal de este sistema, es que cuenta con un funcionamiento distribuido donde entran en juego un servidor, encargado de tomar las decisiones generales para el comportamiento de la casa, y una serie de controladores esclavo cuya función es mantener constantes las variables ambientales con los valores fijados por el servidor. Así se consigue mantener la vivienda en una situación de bienestar constante para cualquier persona que se encuentre dentro. El sistema ha sido pensado de manera que se intenta reducir al máximo el cableado para facilitar su instalación por lo que la comunicación entre los distintos dispositivos se hace de manera inalámbrica por medio de un protocolo descrito en la norma IEEE 802.15.4 llamado ZigBee. Para ello se ha utilizado un módulo de comunicación wireless llamado Xbee, el cual permite la comunicación entre dos dispositivos. Para el control de dicho sistema distribuido se cuenta con una aplicación web, que mediante una interfaz gráfica permite al usuario controlar los distintos dispositivos dentro de la vivienda consiguiendo así controlar las variables ambientales a gusto del usuario. Dicha interfaz gráfica no depende de un software específico, sino que sólo es necesario un cliente http como podría ser Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome, etc. Para integrar dicho sistema se ha usado un mini ordenador de bajo coste llamado RaspBerryPi, en el que se encuentra alojado un servidor Apache con el fin de gestionar y automatizar las variables ambientales. El control de los dipositivos encargados de modificar y estabilizar las variables ambientales se realiza mediante unos controladores genéricos implementados mediante mcontroladores 80C51F410, pertenecientes a la familia 80C51, y una serie de componentes y circuitería que permiten el correcto funcionamiento de éstos. Existen dos tipos de controladores distintos, los cuales son: Controlador Sensor: Encargados de las tomas de valores ambientales como puede ser la luz y la temperatura. Controladores Actuadores: Encargados de actuar sobre los dispositivos que modifican y estabilizan las variables ambientales como pueden ser la calefacción, tiras de leds de iluminación, persianas, alarmas, etc. El conjunto de la RaspBerryPi y los diferentes controladores forman el prototipo diseñado para este proyecto fin de carrera, el cual puede ser ampliado sencillamente para abarcar una amplia gama de posibilidades y funcionalidades dentro de la comodidad de una vivienda. ABSTRACT. The project described in this report consisted designing and implementing a home automation system that could be installed in a house in order to control environmental variables and thus get the maximum comfort of the inhabitant automatically or manually according to their tastes and needs. The main feature of this system consists in a distributed system, formed by a server which is responsible for making the main decisions of the actions performed inside the house. In addition, there are a series of slave controlers whose function consists in keeping the environmental variables within the values established by the server. Thus gets to keep the home in a situation of constant wellbeing to anyone who is inside. The system has been designed in order to reduce the amount of wire needed for the inter-connection of the devices, by means of wireless communication. The devices chosen for the solution are Xbee modules, which use the Zigbee protocol in order to comunicate one between each other. The Zigbee protocol is fully described in the IEEE 802.15.4 standard. A web application has been used to control the distributed system. This application allows users to control various devices inside the house and subsequently the different environmental variables. This implementation allows obtaining the maximum comfort by means of a very simple graphical interface. In addition, the Graphical User Interface (GUI) does not depend on any specific software. This means that it would only be necessary a http client (such as Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome, etc.) for handling the application. The system has been integrated using a low-cost mini computer called RaspBerryPi.This computer has an Apache server allocated which allows to manage and to automatize the different environmental variables. Furthermore, for changing and stabilizing those variables, some generic controllers have been developed, based on mcontrollers 80C51F410. There have been developed mainly two different types of controllers: Sensor Controllers, responsible for measuring the different environmental values, such as light and temperature; and Actuator Controllers, which purpose is to modify and stabilize those environmental variables by actuating on the heating, the led lamps, the blinders, the alarm, etc. The combination of the RaspBerryPi and the different controllers conform the prototype designed during this project. Additionally, this solution could be easily expanded in order to intake further functionalities adapted to new needs that could arise in the future.

Análisis de imágenes del rostro humano

El objetivo general de este trabajo es el correcto funcionamiento de un sistema de reconocimiento facial compuesto de varios módulos, implementados en distintos lenguajes. Uno de dichos módulos está escrito en Python y se encargarí de determinar el género del rostro o rostros que aparecen en una imagen o en un fotograma de una secuencia de vídeo. El otro módulo, escrito en C++, llevará a cabo el reconocimiento de cada una de las partes de la cara (ojos, nariz, boca) y la orientación hacia la que está posicionada (derecha, izquierda). La primera parte de esta memoria corresponde a la reimplementación de todas las partes de un analizador facial, que constituyen el primer módulo antes mencionado. Estas partes son un analizador, compuesto a su vez por un reconocedor (Tracker) y un procesador (Processor), y una clase visor para poder visualizar los resultados. Por un lado, el reconocedor o "Tracker.es el encargado de encontrar la cara y sus partes, que serán pasadas al procesador o Processor, que analizará la cara obtenida por el reconocedor y determinará su género. Este módulo estaba dise~nado completamente en C y OpenCV 1.0, y ha sido reescrito en Python y OpenCV 2.4. Y en la segunda parte, se explica cómo realizar la comunicación entre el primer módulo escrito en Python y el segundo escrito en C++. Además, se analizarán diferentes herramientas para poder ejecutar código C++ desde programas Python. Dichas herramientas son PyBindGen, Cython y Boost. Dependiendo de las necesidades del programador se contará cuál de ellas es más conveniente utilizar en cada caso. Por último, en el apartado de resultados se puede observar el funcionamiento del sistema con la integración de los dos módulos, y cómo se muestran por pantalla los puntos de interés, el género y la orientación del rostro utilizando imágenes tomadas con una cámara web.---ABSTRACT---The main objective of this document is the proper functioning of a facial recognition system composed of two modules, implemented in diferent languages. One of these modules is written in Python, and his purpose is determining the gender of the face or faces in an image or a frame of a video sequence. The other module is written in C ++ and it will perform the recognition of each of the parts of the face (eyes, nose , mouth), and the head pose (right, left).The first part of this document corresponds to the reimplementacion of all components of a facial analyzer , which constitute the first module that I mentioned before. These parts are an analyzer , composed by a tracke) and a processor, and a viewer to display the results. The tracker function is to find and its parts, which will be passed to the processor, which will analyze the face obtained by the tracker. The processor will determine the face's gender. This module was completely written in C and OpenCV 1.0, and it has been rewritten in Python and OpenCV 2.4. And in the second part, it explains how to comunicate two modules, one of them written in Python and the other one written in C++. Furthermore, it talks about some tools to execute C++ code from Python scripts. The tools are PyBindGen, Cython and Boost. It will tell which one of those tools is better to use depend on the situation. Finally, in the results section it is possible to see how the system works with the integration of the two modules, and how the points of interest, the gender an the head pose are displayed on the screen using images taken from a webcam.