6 resultados para Multics (Computer operating system)
em Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España
Resumo:
[EN]In this paper, a basic conceptual architecture aimed at the design of Computer Vision System is qualitatively described. The proposed architecture addresses the design of vision systems in a modular fashion using modules with three distinct units or components: a processing network or diagnostics unit, a control unit and a communications unit. The control of the system at the modules level is designed based on a Discrete Events Model. This basic methodology has been used to design a realtime active vision system for detection, tracking and recognition of people. It is made up of three functional modules aimed at the detection, tracking, recognition of moving individuals plus a supervision module.
Resumo:
[ES]El objetivo de este Trabajo es el de actualizar un entorno de gestión de bases de datos existente a la versión 11.2 del software de bases de datos Oracle y a una plataforma hardware de última generación. Se migran con tiempo de parada cero varias bases de datos dispersas en distintos servidores a un entorno consolidado de dos nodos dispuestos en alta disponibilidad tipo "activo-activo" mediante Oracle RAC y respaldado por un entorno de contingencia totalmente independiente y sincronizado en tiempo real mediante Oracle GoldenGate. Se realiza un estudio del entorno actual y, realizando una estimación de crecimiento, se propone una configuración de hardware y software mínima para implementar con garantías de éxito los requerimientos del entorno de gestión de bases de datos a corto y medio plazo. Una vez adquirido el hardware, se lleva a cabo la instalación, actualización y configuración del Sistema Operativo y el acceso redundado de los servidores a la cabina de almacenamiento. Posteriormente se instala el software de clúster de Oracle, el software de la base de datos y se crea una instancia que albergará los esquemas requeridos de las bases de datos a consolidar. Seguidamente se migran los esquemas al entorno consolidado y se establece la replicación de éstos en tiempo real con la máquina de contingencia usando en ambos casos Oracle GoldenGate. Finalmente se crea y prueba un esquema de copias de seguridad que incluye copias lógicas y físicas de la propia base de datos y de archivos de configuración del clúster a partir de los cuales será posible restaurar el entorno completamente.
Resumo:
[ES] Este software pretende dar soporte a la monitorización y control de señales provenientes de distintos dispositivos electrónicos a través de un sistema empotrado con un sistema operativo en tiempo real que proporcione las herramientas necesarias para cumplir con los requisitos de tiempo que se plantean. Para ello la aplicación se divide en varios procesos encargados de la lectura y configuración de las distintas señales, control de eventos anómalos (interrupciones, fallos del sistema, etc), almacenamiento en una base de datos de la información generada y una interfaz de usuario vía web que permita la monitorización del sistema en su conjunto.
Resumo:
[ES]El proyecto contiene módulos de simulación, procesado de datos, mapeo y localización, desarrollados en C++ utilizando ROS (Robot Operating System) y PCL (Point Cloud Library). Ha sido desarrollado bajo el proyecto de robótica submarina AVORA.Se han caracterizado el vehículo y el sensor, y se han analizado diferentes tecnologías de sensores y mapeo. Los datos pasan por tres etapas: Conversión a nube de puntos, filtrado por umbral, eliminación de puntos espureos y, opcionalmente, detección de formas. Estos datos son utilizados para construir un mapa de superficie multinivel. La otra herramienta desarrollada es un algoritmo de Punto más Cercano Iterativo (ICP) modificado, que tiene en cuenta el modo de funcionamiento del sonar de imagen utilizado.
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[ES]El Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería y en especial la División de Robótica y Oceanografía Computacional está desarrollando un velero autónomo de superficie que requiere de un sistema para la detección y evasión de obstáculos. Dicho sistema se ha desarrollado sobre una Raspberry Pi con un servicio para la captura de imágenes, así como un servidor web que permita la modificación de la configuración de la cámara. Una vez completada dicha infraestructura se tomaron las fotografías que conformarán el conjunto de entrenamiento para el sistema de visión por computador y se desarrollará este último. Los resultados se han integrado con el sistema del control modificando el rumbo cuando se detecte un obstáculo.