Sistema de Aparcamiento Inteligente Aplicado a las Smart Cities

En las últimas décadas el mundo ha sufrido un aumento exponencial en la utilización de soluciones tecnológicas, lo que ha desembocado en la necesidad de medir situaciones o estados de los distintos objetos que nos rodean. A menudo, no es posible cablear determinados sensores por lo que ese aumento en la utilización de soluciones tecnológicas, se ha visto traducido en un aumento de la necesidad de utilización de sensórica sin cables para poder hacer telemetrías correctas. A nivel social, el aumento de la demografía mundial está estrechamente ligado al aumento de la necesidad de servicios tecnológicos, por lo que es lógico pensar que a más habitantes, más tecnología será consumida. El objetivo de este Proyecto Final de Carrera está basado en la utilización de diversos nodos o también llamados motas capaces de realizar transferencia de datos en modo sin cables, permitiendo así realizar una aplicación real que solvente problemas generados por el aumento de la densidad de población. En concreto se busca la realización de un sistema de aparcamiento inteligente para estacionamientos en superficie, ayudando por tanto a las tareas de ordenación vehicular dentro del marco de las Smart cities. El sistema está basado en el protocolo de comunicaciones 802.15.4 (ZigBee) cuyas características fundamentales radican en el bajo consumo de energía de los componentes hardware asociados. En primer lugar se realizará un Estado del Arte de las Redes Inalámbricas de Sensores, abordando tanto la arquitectura como el estándar Zigbee y finalmente los componentes XBee que se van a utilizar en este Proyecto. Seguidamente se realizará la algoritmia necesaria para el buen funcionamiento del sistema inteligente de estacionamiento y finalmente se realizará un piloto demostrador del correcto funcionamiento de la tecnología. ABSTRACT In the last decades the world has experienced an exponential increase in the use of technological solutions, which has resulted in the need to measure situations or states of the objects around us. Often, wired sensors cannot be used at many situations, so the increase in the use of technological solutions, has been translated into a increase of the need of using wireless sensors to make correct telemetries. At the social level, the increase in global demographics is closely linked to the increased need for technological services, so it is logical that more people, more technology will be consumed. The objective of this Final Project is based on the use of various nodes or so-called motes, capable of performing data transfer in wireless mode, thereby allowing performing a real application solving problems generated by the increase of population densities. Specifically looking for the realization of a smart outdoor parking system, thus helping to vehicular management tasks within the framework of the Smart Cities. The system is based on the communication protocol 802.15.4 (ZigBee) whose main characteristics lie in the low energy consumption associated to the hardware components. First there will be a State of the Art of Wireless Sensor Networks, addressing both architecture and finally the Zigbee standard XBee components to be used in this project. Then the necessary algorithms will be developed for the proper working of the intelligent parking system and finally there will be a pilot demonstrator validating the whole system.

Diseño de un modelo de sistema inteligente como soporte de decisión para la gestión empresarial en las Pymes

La tesis contiene un modelo dirigido a servir de soporte a la toma de decisiones para la mejora de la gestión empresarial en las pymes. Para la construcción del modelo, se dividió la gestión empresarial en doce (12) subsistemas de gestión, a saber: Gestión Estratégica, Mercadeo, Gestión Productiva, Recursos Humanos, Gestión Financiera, Logística, Mantenimiento, Gestión de la Calidad, Seguridad y Salud Laboral, Gestión de la Información y la Comunicación, Innovación y Gestión Ambiental. El enfoque teórico utilizado es que en cada uno de estos subsistemas está contenido el ciclo formado por los procesos Planificar/Hacer/Verificar/Actuar (PHVA); la hipótesis de partida es que existe una correlación positiva significativa entre los procesos o variables exógenas Planificar, Hacer, Verificar, Actuar y el proceso o variable endógena Gestión. Cualquier mejora que se introduzca en los procesos del ciclo tendrá un efecto positivo en la gestión y por ende, en los resultados de la organización. Para la determinación de los factores o ítems que conforman cada uno de los procesos del ciclo PHVA, se llevó a cabo una revisión del estado del arte para cada subsistema de gestión; posteriormente, los ítems seleccionados (335 en total) fueron validados por un equipo de expertos en el tema. Para recopilar los datos necesarios que soportan estadísticamente al modelo, se llevó a cabo un estudio empírico, mediante la aplicación de cuestionarios y entrevistas no estructuradas al personal perteneciente a un grupo de ciento veinticinco (125) pymes del sector industrial, en el Estado Bolívar, Venezuela. El estudio empírico, de tipo transversal, abarcó un período de tres años, en el cual se entrevistaron a 4.500 individuos; la información obtenida se utilizó además, para caracterizar la gestión de las pymes industriales. El análisis de datos comprendió el análisis descriptivo de los mismos, estimación de fiabilidad, análisis factorial exploratorio y confirmatorio, análisis de coeficientes de correlación y de regresión, a través del software SPSS v.20. Para examinar las relaciones causales entre los procesos P/H/V/A y cada uno de los subsistemas de gestión, se utilizó la técnica del análisis de senderos (path analysis), con el uso de AMOS v.20. Los resultados del análisis estadístico señalan que los procesos de ejecución y planificación (y por ende las variables que contienen) tienen el mayor impacto significativo sobre la gestión, respecto a los procesos de verificación y mejora continua, en el sector industrial estudiado. El prototipo de modelo de sistema inteligente diseñado cuenta con una base de conocimientos, construida a partir de la experiencia de los expertos y la revisión del estado del arte; una base de hechos representada por los resultados de la evaluación aplicada a cada empresa, y un motor de inferencia, el cual identifica las áreas de mejora y propone las soluciones para resolver los problemas de mayor impacto. El aporte de esta investigación puede ser valorado de dos maneras: desde el punto de vista empresarial, en el sentido de proveer a las pymes de una herramienta para evaluar y mejorar su gestión, y académico, al proporcionar una guía para comprender mejor la interrelación de las variables envueltas en los diversos procesos de gestión de una empresa.

Sistema inteligente baseado em decomposição por componentes ortogonais e inferência fuzzy para localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%.

Sistema de recomendação inteligente para uma plataforma de e-Learning

As plataformas de e-Learning são cada vez mais utilizadas na educação à distância, facto que se encontra diretamente relacionado com a possibilidade de proporcionarem aos seus alunos a valência de poderem assistir a cursos em qualquer lugar. Dentro do âmbito das plataformas de e-Learning encontra-se um grupo especialmente interessante: as plataformas adaptativas, que tendem a substituir o professor (presencial) através de interatividade, variabilidade de conteúdos, automatização e capacidade para resolução de problemas e simulação de comportamentos educacionais. O projeto ADAPT (plataforma adaptativa de e-Learning) consiste na criação de uma destas plataformas, implementando tutoria inteligente, resolução de problemas com base em experiências passadas, algoritmos genéticos e link-mining. É na área de link-mining que surge o desenvolvimento desta dissertação que documenta o desenvolvimento de quatro módulos distintos: O primeiro módulo consiste num motor de busca para sugestão de conteúdos alternativos; o segundo módulo consiste na identificação de mudanças de estilo de aprendizagem; o terceiro módulo consiste numa plataforma de análise de dados que implementa várias técnicas de data mining e estatística para fornecer aos professores/tutores informações importantes que não seriam visíveis sem recurso a este tipo de técnicas; por fim, o último módulo consiste num sistema de recomendações que sugere aos alunos os artigos mais adequados com base nas consultas de alunos com perfis semelhantes. Esta tese documenta o desenvolvimento dos vários protótipos para cada um destes módulos. Os testes efetuados para cada módulo mostram que as metodologias utilizadas são válidas e viáveis.

Um sistema inteligente de teleoftalmologia para o auxílio no diagnóstico de catarata

The increasing in world population, with higher proportion of elderly, leads to an increase in the number of individuals with vision loss and cataracts are one of the leading causes of blindness worldwide. Cataract is an eye disease that is the partial or total opacity of the crystalline lens (natural lens of the eye) or its capsule. It can be triggered by several factors such as trauma, age, diabetes mellitus, and medications, among others. It is known that the attendance by ophthalmologists in rural and poor areas in Brazil is less than needed and many patients with treatable diseases such as cataracts are undiagnosed and therefore untreated. In this context, this project presents the development of OPTICA, a system of teleophthalmology using smartphones for ophthalmic emergencies detection, providing a diagnostic aid for cataract using specialists systems and image processing techniques. The images are captured by a cellphone camera and along with a questionnaire filled with patient information are transmitted securely via the platform Mobile SANA to a online server that has an intelligent system available to assist in the diagnosis of cataract and provides ophthalmologists who analyze the information and write back the patient’s report. Thus, the OPTICA provides eye care to the poorest and least favored population, improving the screening of critically ill patients and increasing access to diagnosis and treatment.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

EIR – sistema inteligente para detecção e classificação de calcificações em mamografias

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016.

Desenvolvimento de um sistema Inteligente para a análise de cartas dinamométricas no método de elevação por bombeio mecânico

The artificial lifting of oil is needed when the pressure of the reservoir is not high enough so that the fluid contained in it can reach the surface spontaneously. Thus the increase in energy supplies artificial or additional fluid integral to the well to come to the surface. The rod pump is the artificial lift method most used in the world and the dynamometer card (surface and down-hole) is the best tool for the analysis of a well equipped with such method. A computational method using Artificial Neural Networks MLP was and developed using pre-established patterns, based on its geometry, the downhole card are used for training the network and then the network provides the knowledge for classification of new cards, allows the fails diagnose in the system and operation conditions of the lifting system. These routines could be integrated to a supervisory system that collects the cards to be analyzed

Sistema inteligente para apoio à decisão na operação de uma malha de escoamento de petróleo

The petroleum production pipeline networks are inherently complex, usually decentralized systems. Strict operational constraints are applied in order to prevent serious problems like environmental disasters or production losses. This paper describes an intelligent system to support decisions in the operation of these networks, proposing a staggering for the pumps of transfer stations that compose them. The intelligent system is formed by blocks which interconnect to process the information and generate the suggestions to the operator. The main block of the system uses fuzzy logic to provide a control based on rules, which incorporate knowledge from experts. Tests performed in the simulation environment provided good results, indicating the applicability of the system in a real oil production environment. The use of the stagger proposed by the system allows a prioritization of the transfer in the network and a flow programming

Sistema inteligente para estimar a porosidade em sedimentos a partir da análise de sinais GPR

This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water)

La Teoría del Diseño Inteligente : un análisis desde el tomismo

Resumen: Michael Behe y William Dembski son dos de los líderes de la Teoría del Diseño Inteligente, una propuesta surgida como respuesta a los modelos evolucionistas y anti-finalistas prevalentes en ciertos ambientes académicos e intelectuales, especialmente del mundo anglosajón. Las especulaciones de Behe descansan en el concepto de “sistema de complejidad irreductible”, entendido como un conjunto ordenado de partes cuya funcionalidad depende estrictamente de su indemnidad estructural, y que su origen resulta, por tanto, refractario a explicaciones gradualistas. Estos sistemas, según Behe, están presentes en los vivientes, lo que permitiría inferir que ellos no son el producto de mecanismos ciegos y azarosos, sino el resultado de un diseño. Dembski, por su parte, ha abordado el problema desde una perspectiva más cuantitativa, desarrollando un algoritmo probabilístico conocido como “filtro explicatorio”, que permitiría, según el autor, inferir científicamente la presencia de un diseño, tanto en entidades artificiales como naturales. Trascendiendo las descalificaciones del neodarwinismo, examinamos la propuesta de estos autores desde los fundamentos filosóficos de la escuela tomista. A nuestro parecer, hay en el trabajo de estos autores algunas intuiciones valiosas, las que sin embargo suelen pasar desapercibidas por la escasa formalidad en que vienen presentadas, y por la aproximación eminentemente mecanicista y artefactual con que ambos enfrentan la cuestión. Es precisamente a la explicitación de tales intuiciones a las que se dirige el artículo.

Un electrocardiógrafo inteligente de bajo coste

Castellano: A lo largo de este proyecto se ha desarrollado un sistema de bajo coste para la tomade electrocardiogramas y posterior visualización de los mismos en un dispositivo Android. Además se ha creado un módulo inteligente capaz de realizar un diagnóstico de manera automática y razonada sobre los datos recogidos. El proyecto se ha realizado principalmente sobre tecnologías abiertas: Arduino como componente central del sistema electrónico, Android para visualizar datos en una plataforma móvil y CLIPS como motor sobre el cual se ha desarrollado el sistema experto que realiza el diagnóstico.

Caprate: un sistema de interpretación de problemas en lenguaje natural

199 p.

Sistema de control y supervisión para una instalación industrial basado en técnicas de computación en la nube.

[ES]Hasta ahora, el control y monitorización de una instalación industrial se realiza desde la sala de control situada en las propias instalaciones de la planta. Cada unidad de control guarda y envía los datos a un ordenador que después se envían a uno central, siguiendo un orden jerárquico, en el que se visualizan ante un operario. Hoy en día, sin embargo, con el auge de los dispositivos móviles inteligentes, se puede conseguir que esa supervisión de la planta industrial se pueda hacer desde cualquier lugar. Podemos visualizar esos datos de control en nuestra mano y mandar órdenes a cada unidad desde nuestro teléfono inteligente. Esto es lo que se ha conseguido hacer con este proyecto, en el que se ha modelizado una instalación industrial basada en una cadena de montaje con tres unidades.