Sensor IoT para monitorización de consumo de energía en continua

Hoy en día la mayor parte de los sensores de energía IoT (Internet of Things) están orientados a la medida de corriente alterna (AC). No son aptos para monitorizar equipos que no estén conectados a la red eléctrica (baterías, paneles fotovoltaicos, etc.) o que formen parte de otros equipos más grandes y que estén situados detrás del transformador (ej. aceleradores de cómputo en supercomputadores). El presente trabajo tiene como objetivo principal construir un sistema, con una instalación sencilla y reducida, que permita la monitorización de consumo de dispositivos conectados a corriente continua. Toda la información recogida será mostrada a través de una interfaz web, que nos permitirá observar los cambios en el consumo en tiempo real con un intervalo de actualización especificado por el usuario. Además el sistema será robusto, con bajo coste de implementación y permitirá una alta escalabilidad, ya que el objetivo del proyecto es que sea escalable a nivel de centro de datos o institución.

FREEZE SENSE : sensor IoT para monitorizar la cadena de frío en el transporte y almacenamiento de alimentos

Mantener y asegurar la cadena del frío en el transporte de alimentos perecederos es uno de los aspectos más importantes que deben tener en cuenta las empresas de logística y cadenas de venta al consumidor. Con el control de la cadena del frío se puede asegurar tanto unos mínimos de calidad como de seguridad del producto en cuestión. Para asegurar el cumplimiento de la cadena de frío en el transporte de alimentos (o medicamentos) existen actualmente multitud de sistemas o dispositivos en el mercado que pueden cumplir perfectamente ese papel. Algunos de ellos son sistemas que únicamente informan al operario en destino si se ha producido una ruptura de la cadena del frío sirviendo como control de calidad previo a la venta de los alimentos, pero por el contrario otros sistemas sí que realizan un control exhaustivo de la cadena de frío en tiempo real dando una mayor capacidad de reacción a la empresa logística o cadena de venta para subsanar cuanto antes esa ruptura en la cadena del frío. Es este tipo de sistemas en el que se va a basar este proyecto. Por ello con la ayuda de la arquitectura IoT se mejorarán las principales ventajas que tienen este tipo de sistemas (funcionalidad) y disminuirán o incluso eliminarán las desventajas que tienen este tipo de sistemas, principalmente coste (objetivo más importante del proyecto) y dificultad de instalación.

Análisis del movimiento en secuencias de imágenes

Este trabajo presenta el desarrollo de una aplicación destinada al análisis de secuencias de imágenes para la detección de movimiento en la escena. Se trata de un campo importante de la Visión Artificial, con múltiples aplicaciones entre las que se encuentra la videovigilancia con fines de seguridad, el control de tráfico, el movimiento de personas o el seguimiento y localización de objetos entre otras muchas. Para ello se utilizan métodos de análisis como son el de Lucas-Kanade y Gauss-Seidel, que obtienen el denominado flujo óptico. Este describe el movimiento que ha tenido lugar entre las imágenes y su fundamento estriba en la determinación de las variables espaciales y temporales en las imágenes, siendo precisamente la variable temporal la que introduce el concepto fundamental para el análisis del movimiento a partir de las imágenes captadas en diferentes instantes de tiempo dentro de la secuencia analizada. Para el desarrollo de la aplicación se han utilizado técnicas propias del tratamiento de la Visión Artificial, así como la metodología proporcionada por la Ingeniería del Software. Así, se ha realizado una especificación de requisitos, se ha elaborado y seguido un plan de proyecto y se ha realizado un análisis de alto nivel, que se materializa en el correspondiente diseño e implementación, junto con las pruebas de verificación y validación, obviamente adaptados en todos los casos a las dimensiones del proyecto, pero que establecen claramente los planteamientos básicos para el desarrollo de una aplicación a nivel empresarial. La aplicación planteada se enmarca perfectamente dentro del paradigma, hoy en día en pleno auge, conocido como el Internet de las Cosas (IoT). El IoT permite la intercomunicación entre dispositivos remotos, de forma que mediante la correspondiente comunicación a través de conexiones a Internet es posible obtener datos remotos para su posterior análisis, bien en nodos locales o en la nube, como concepto íntimamente relacionado con el IoT. Este es el caso de la aplicación que se presenta, de suerte que los métodos de procesamiento de las imágenes pueden aplicarse localmente o bien transmitir las mismas para su procesamiento en nodos remotos.

Inteligencia ambiental en el Internet de las cosas

En la actualidad, existe un concepto que está cobrando especial relevancia, el cual es conocido como IoT (Internet of Things, Internet de las Cosas) [1]. En el IoT [2] se define la interconexión digital de objetos cotidianos con internet, esto significa que no sólo “los humanos” tenemos la capacidad de conectarnos a internet, sino que caminamos hacia una nueva era donde prácticamente cualquier cosa podría ser conectada a internet, desde un reloj (smartwatch), como tenemos en la actualidad, hasta una nevera, una persiana, una sartén, etc. En este proyecto se ha querido aplicar ciertas fases del IoT, para convertir una información ambiental poco sesgada, proporcionada por una pequeña estación meteorológica, en un valor adicional a la hora de tomar decisiones basadas en las variables ambientales, para determinar, según un proceso de aprendizaje automático, la sensación que una persona percibe en relación al tiempo meteorológico en un determinado momento. Para ello utilizamos una serie de sensores que se encargan de darnos la información ambiental necesaria (como la temperatura, humedad y presión atmosférica) una fuente de procesamiento como puede ser un micro-controlador, para después poder manejarla y procesarla en la nube, de forma remota, adquiriendo así el valor añadido que se espera en el IoT. Además, en este proyecto se aplican técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar al usuario en esa toma de decisiones, mediante un proceso de entrenamiento previo, que permite obtener información relevante para aplicarla posteriormente en el contexto meteorológico mencionado. Para manejar todos estos conceptos y elementos, se hace uso de servicios Web, bases de datos, procesamiento y aprendizaje automático, integrando todos los servicios en una misma plataforma que facilite la comunicación de todos los elementos involucrados.