Trabajos de grado: Pregrado y Especialización
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Browsing Trabajos de grado: Pregrado y Especialización by browse.metadata.evaluator "Abreo Carrillo, Sergio Alberto"
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Item Algoritmo para la predicción del delito al patrimonio económico en la ciudad de Bucaramanga mediante el uso de machine learning.(Universidad Industrial de Santander, 2023-10-30) Plaza Quintero, Diego Julian; Tarazona Rios, Santiago; Castillo Bohorquez, Jeison Arley; Barrero Perez, Jaime Guillermo; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Sepulveda Sepulveda, Franklin AlexanderEste proyecto se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje de maquina para predecir delitos relacionados con el patrimonio económico en la ciudad de Bucaramanga, con el objetivo de mejorar la seguridad de la población. El enfoque de este trabajo aborda la variedad de datos que pueden influir en el rendimiento del modelo. Para lograr una mayor eficacia en la predicción, se dividió el tiempo en ventanas de 15 días, generando así un total de 24 a 25 ventanas por año. Cada ventana se compone de vectores de datos que incluyen información de latitud, longitud y un conjunto de datos preseleccionados, con la variación de 3 a 5 ventanas temporales que contribuyen a formar el vector correspondiente a la ventana siguiente. La arquitectura de la red neuronal con mejores resultados que fue el modelo de capas sencillas, consta de una capa de entrada con 512 neuronas y función de activación Relu, seguida de una capa de dropout con una tasa de 0.2 y una capa de salida con función sigmoid. El estudio evalúa el rendimiento de la predicción en diferentes escenarios de entrenamiento, considerando cambios en el tamaño de la entrada, el tamaño del vector de datos, la salida de la red y el tipo de datos resultante, incluyendo valores normalizados y valores clasificados en 5 clases por los autores. Los resultados revelan un modelo de capas neuronales con un error promedio de 1,5254 y un error cuadrático medio de 0,0024 para los datos clasificados por los autores.Item DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMO DE DETECCIÓN Y CONTEO DE PECES USANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL.(Universidad Industrial de Santander, 2023-05-30) Olejua Santos, Oscar Danilo; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Ramirez Silva, Ana BeatrizLa Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura reconoce la importancia de la piscicultura en la seguridad alimentaria, la reducción de la pobreza y la generación de empleo y promueve el desarrollo de prácticas sostenibles para mejorar la eficiencia y la productividad en los cultivos. Además, La industria piscícola en Colombia ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años, con un aumento notable en las exportaciones. En relación a esto, el conteo de peces se convierte en una herramienta crucial para el desarrollo adecuado de buenas prácticas, lo cual contribuye al crecimiento de la industria en el país y resulta clave para el éxito de la producción, sin embargo, hacerlo de forma manual es un obstáculo para el crecimiento sostenible de la industria. En este estudio, se presenta un algoritmo de conteo de peces que consta de tres partes. En primer lugar, se utiliza un módulo que emplea una de las dos topologías Yolov5x o Yolov5s de la arquitectura Yolov5 para la detección de peces fotograma a fotograma en un vídeo. En segundo lugar, se utiliza un módulo de asignación de identificadores en conjunto con un filtro de Kalman para realizar el seguimiento individual de cada pez durante su aparición en pantalla. Por último, se emplea un módulo para realizar el conteo de los peces identificados. Los resultados obtenidos alcanzan una precisión superior al 96.6 % con el modelo más rápido y un 98.8 % con el modelo más preciso. Además, se proponen sugerencias para mejorar el desempeño y la velocidad del sistema, y se plantean trabajos futuros.Item Diseño e implementación de una red neuronal convolucional para la estimación de mecanismos focales a partir de datos sismológicos sintéticos basados en la región del Valle Medio del Magdalena(Universidad Industrial de Santander, 2023-08-12) Peña Cala, Cristian Alberto; Gil Moreno, Sergio Andres; Serrano Luna, Jheyston Omar; Ramirez Silva, Ana Beatriz; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Barrero Perez, Jaime GuillermoEn este artículo se presenta el diseño e implementación de un Modelo de Red Neuronal Convolucional (CNN) para estimar los mecanismos focales basado en la forma de onda de mediciones de velocidad sísmica. Este enfoque se propone como una alternativa novedosa a los métodos tradicionales de estimación de mecanismos focales. La aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades y contribuciones significativas en el campo de la sismología. En particular, las CNN son capaces de extraer características relevantes y reconocer patrones complejos en los datos sísmicos, lo que las convierte en una herramienta prometedora para la estimación de mecanismos focales. En el entrenamiento de la CNN, se utilizaron datos sintéticos generados con base en la topología del área de estudio y modelos teóricos establecidos. Esto permite tener un control preciso sobre los parámetros de entrada y los mecanismos focales conocidos, lo que facilita el proceso de aprendizaje del modelo.Item INTERFAZ HARDWARE DE COMUNICACIÓN ENTRE LA ELECTRÓNICA PRINCIPAL DE UNA CÁMARA HIPERESPECTRAL BASADA EN FPGA Y LA COMPUTADORA PRINCIPAL DE UN SATÉLITE CUBESAT 3U DE LA MISIÓN ESPACIAL LEOPAR(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-18) Palencia Solano, Francisco Valentino; Arciniegas Arbelaéz, Daniel Felipe; Rodríguez Ferreira, Julian Gustavo; Rojas Rodríguez, Leandro Sebasthyan; Salgado Meza, Pedro Andrés; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Ardila Ochoa, Javier FerneyEl proyecto de grado actual presenta los avances en el desarrollo del subsistema electrónico de la carga útil de un Cubesat 3U, que consiste en una cámara hiperespectral, en el marco de la misión satelital LEOPAR. En este sentido, se investigó y desarrolló un prototipo que permite la comunicación bidireccional de datos científicos y de telemetría. Para lograrlo, se empleó una FPGA KINTEX - 7 como el computador del instrumento, encargada de coordinar las tareas según las órdenes del computador del satélite (OBC), las cuales forman parte de un procesador de propósito específico diseñado digitalmente para cumplir con los objetivos de la misión. Con base en lo anterior, se crearon módulos de comunicación destinados al mantenimiento y la interacción con el computador del satélite. Además, se identificó la necesidad de diseñar los circuitos impresos requeridos para establecer esta comunicación bidireccional utilizando los protocolos SPI e I2C, esenciales entre componentes y dispositivos. Vale la pena destacar que el desarrollo se adhirió al estándar Cubesat, empleado en las misiones satelitales dirigidas por la NASA. Además de su relevancia tecnológica, este proyecto resalta la importancia de estas tecnologías para la detección de áreas deforestadas en nuestro país.Item Prototipo de control virtual para simulador de conducción básico usando una IMU y un filtro de Kalman(Universidad Industrial de Santander, 2023-08-05) Rengifo Sanabria, Yesid Ricardo; Alvarez Anaya, Melissa; Gomez Agudelo, Andres Felipe; Padilla Toloza, David Alberto; Barrero Perez, Jaime Guillermo; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Niño Niño, Carlos AndresEl proyecto de fin de carrera consiste en el diseño e implementación de un prototipo de control virtual para un simulador básico de conducción utilizando una unidad de medida inercial (IMU) BNO055 y un filtro Kalman para obtener y procesar los datos de movimiento. Los datos obtenidos se transmitirán a través de una placa ESP32 por Internet al motor gráfico Unreal Engine 5, que se utilizará para la creación de la interfaz de usuario y la simulación del entorno de conducción. El principal objetivo de este ambicioso empeño es presentar una solución accesible y rentable, que garantice a los usuarios una experiencia de simulación de conducción sin parangón, que fomente una mayor interacción y una sensación de realismo sin parangón. Al superar los obstáculos de la formación convencional, como la escasez de vehículos físicos, los elevados costes y los posibles riesgos para la seguridad, este proyecto ofrece una alternativa convincente que fomenta la seguridad, la confianza y la destreza de los conductores. Más allá de sus aplicaciones inmediatas, este proyecto encierra un enorme potencial de desarrollo y expansión en el futuro. Su versatilidad abre las puertas a su uso potencial en otros sectores, como la aviación y la maquinaria pesada, donde la formación precisa y la experiencia operativa son de suma importancia. En esencia, este prototipo de control virtual es una empresa visionaria que pretende remodelar el panorama de las simulaciones y la enseñanza de la conducción. A medida que evolucione, promete redefinir el enfoque de la formación, proporcionar un entorno seguro para que los alumnos perfeccionen sus habilidades al volante y abrir un abanico de posibilidades para la enseñanza avanzada de la conducción.