Síntesis y caracterización de fotocatalizadores basados en TiO2 : estudios de la degradación de los herbicidas ácido 2,4-Diclorofenoxiacético y bentazona mediante fotocatálisis heterogénea a escala de laboratorio y planta piloto solar

Programa de doctorado: Ingeniería ambiental y desalinización

Desarrollo de un sistema de videoconferencia en HTML 5.0

[ES] Webcam App es una aplicación que tiene como principal objetivo social que las personas puedan realizar videoconferencias a través de la web de forma gratuita y sencilla. Para el desarrollo de la misma, fueron de gran utilidad los elementos que brinda HTML5.0 para dar soporte multimedia: y . También, se usan dos de las APIs que implementa WebRTC para la trasmisión de audio y video en tiempo real, obtenidos desde la webcam: MediaStream (getUserMedia) y RTCPeerConnection. Para soportar esta aplicación se elige Node.js como servidor web, pues entre sus puntos fuertes está la capacidad de mantener varias conexiones abiertas, característica fundamental en una aplicación de videollamadas, donde miles de usuarios crean y envían solicitudes de conexión simultáneamente. Con el fin de aportarle una apariencia agradable a la aplicación, un entorno usable y conocido para los usuarios, se utiliza CMS Elgg como marco de red social. CMS Elgg provee de funcionalidades comunes, como por ejemplo: conectar con amigos, enviar mensajes, compartir contenido. Como metodología base se usa el Proceso Unificado de Desarrollo de Software, posibilitando que la realización de este trabajo se haya hecho de una manera organizada y se obtuvieran artefactos para el desarrollo. Como resultado del trabajo, se obtiene una solución Open Source que sirve como un modelo de comunicación en tiempo real sin necesidad de descargar, instalar o actualizar ningún complemento de terceros y que demuestra la fiabilidad de los sistemas basados en HTML5 y WebRTC.

Evaluación de la calidad de código usando TDD en el desarrollo de la lógica de negocio de un sistema de información para un club deportivo

[ES] Durante muchos años hemos visto el desarrollo de software como un proceso de ingeniería similar a los de producción y construcción, que siguen un rígido proceso de Análisis-Diseño-Implementación dirigido por documentación. Recientemente ha surgido forma radicalmente diferente de afrontar un proyecto, un nuevo paradigma llamado Agilismo, que valora más: individuos e interacciones sobre procesos y herramientas. Software funcionando sobre documentación extensiva. Colaboración con el cliente sobre negociación contractual. Respuesta ante el cambio sobre seguir un plan. ¿Una forma tan diferente de trabajar, no basada en documentación y calidad de procesos, no resulta excesivamente caótica? ¿Cómo puede funcionar?. El presente Trabajo de Fin de Grado es un estudio práctico de las Metodologías Ágiles y el Desarrollo Dirigido por Test, en el que, usando las mismas, se ha realizado una implementación parcial sobre un dominio elegido, analizando los resultados de forma cualitativa (mediante análisis comparativo y argumentación) y cuantitativa (a través de métricas del código). Al mismo tiempo, en la memoria se exponen los elementos que definen este nuevo paradigma, algunas herramientas de las que hace uso, y cómo se han integrado en la realización del proyecto. El objetivo de este TFG es, por tanto, al mismo tiempo de investigación y didáctico. Se pretende argumentar y dar respuesta al interrogante sobre la calidad del código usando estos nuevos modelos, y, simultáneamente, ser una guía de introducción para todos aquellos profesionales que deseen conocer esta metodología emergente.

Detección, seguimiento y análisis de personas en streams de vídeo

[ES] El presente TFG consiste en una aplicación para la detección de personas de cuerpo entero. La idea es aplicar este detector a las continuas imágenes recogidas en tiempo real a través de una web-cam, o de un archivo con formato de vídeo que se encuentre ubicado en el propio sistema. El código está escrito en C++. Para conseguir este objetivo nos basamos en el uso conjunto de dos sistemas de detección ya existentes: primero, OpenCV, mediante un método de histograma de gradientes orientados, el cual ya proporciona propiamente un detector de personas que será aplicado a cada una de las imágenes del stream de vídeo; por otro lado, el detector facial de la librería Encara que se aplica a cada una de las detecciones de supuestas personas obtenidas en el método de OpenCV, para comprobar si hay una cara en la supuesta persona detectada. En caso de ser así, y de haber una cara más o menos correctamente situada, determinamos que es realmente una persona. Para cada persona detectada se guardan sus datos de situación en la imagen, en una lista, para posteriormente compararlos con los datos obtenidos en frames anteriores, e intentar hacer un  seguimiento de todas las personas. Visualmente se observaría como se va recuadrando cada persona con un color determinado aleatorio asignado a cada una, mientras se visualiza el vídeo. También se registra la hora y frame de aparición, y la hora y frame de salida, de cada persona detectada, quedando estos datos guardados tanto en un fichero de log, como en una base de datos. Los resultados son, bastante satisfactorios, aunque con posibilidades de mejora, ya que es un trabajo que permite combinar otras técnicas diferentes a las descritas. Debido a la complejidad de los métodos empleados se destaca la necesidad de alta capacidad de computación para poder ejecutar la aplicación en tiempo real sin ralentizaciones. 

Caracterización y estudio de los sistemas operativos de tiempo real para sistemas embebidos FreeRTOS y ChibiOS/RT sobre un procesador SAM3X8E

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

Aplicación de procedimientos nuevos y diseño de herramientas informáticas para su implementación en el autocontrol alimentario

Doctorado en Sanidad Animal y Seguridad Alimentaria. IUSA.