Ingeniería Electrónica
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Ítem Texto completo enlazado Localización y clasificación de árboles y edificaciones en imágenes aéreas empleando aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-07-01) Enriquez Rodriguez, Pamela; Flores Espinoza, Donato AndresLa presente tesis muestra el diseño de un detector de árboles y edificaciones en imágenes aéreas elaborado en base a algoritmos de aprendizaje profundo, cuyas redes troncales para la extracción de características son redes neuronales convolucionales. Este trabajo es parte de la tarea de automatización de un sistema de inspección de fajas de servidumbre que recibe imágenes capturadas por drones. Inicialmente, el trabajo se ha centrado en el etiquetado de árboles y edificaciones en imágenes aéreas para la elaboración del dataset; para ello, se ha utilizado la herramienta Image Labeler de Matlab. Posteriormente, se dividió dicho conjunto de datos en data de entrenamiento (80%), validación (10%) y evaluación (10%); además de emplear la función imageDataAugmenter para incrementar la cantidad de imágenes disponible. Seguidamente, se procedió con el entrenamiento de la red bajo ciertos valores de hiperparámetros y; finalmente, se evaluó la eficacia del detector bajo ciertas métricas como precisión, sensibilidad y precisión promedio media. Los resultados obtenidos muestran que el detector diseñado e implementado en Pytorch delimita correctamente la ubicación de los árboles y edificaciones en imágenes aéreas; además de etiquetarlos con su clase correspondiente. Esto se evidencia en los valores de precisión promedio del 70% para la clase árboles y del 63% para la clase edificaciones, logrando una precisión promedio media del 67%.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un filtro pasa bajos para neural SPIKES en tecnología CMOS con voltaje de alimentación de 1V(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-06-05) Bellido Alba, Alvaro Gustavo Raúl; Saldaña Pumarica, Julio CésarLos próximos capítulos de la presente tesis se contempla una revisión de dispositivos wearable como estado del arte. Lo que le sigue es una explicación de los puntos teóricos importante para el desarrollo. Finalmente, se cuenta con la solución y los resultados. Se empieza mencionando los diferentes desarrollos tecnológicos en base a los dispositivos wearable y cómo estos han tenido resultados prometedores en el uso con personas o animales. Después de eso, se menciona la motivación para continuar con el desarrollo del trabajo; y se continúa con el estado del arte de las topologías para el diseño de filtros pasabajos en tecnología CMOS. En la parte de la revisión teórica, se desarrollarán aspectos necesarios tales como el análisis en pequeña señal, la obtención función transferencia por medio del Teorema de Blackman y el método de análisis en frecuencia del profesor Ali Hajimiri, y el uso de un Level Shifter. Para finalizar, se realizarán las simulaciones en condiciones nominales y PVT para cada tipo de respuesta: AC, DC, transitoria, ruido y potencia; luego se muestra la comparativa de este trabajo con la literatura.Ítem Texto completo enlazado Validation of the NVDLA architecture using its aws virtual prototype-FPGA co-simulation platform(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-05-23) Freidenson Bejar, David Steven; Villegas Castillo, Ernesto CristopherLa inferencia de Redes Neuronales Profundas (o DNNs, por sus siglas en inglés, Deep Neural Networks) se ha vuelto cada vez más demandante en términos de almacenamiento de memoria, complejidad computacional y consumo de energía. Desarrollar hardware especializado en DNNs puede ser un proceso tedioso, que se alarga aún más si se considera el tiempo requerido en escribir software para ello. Así, esta tesis consiste en la validación del acelerador de hardware de redes neuronales NVDLA (por sus siglas en inglés, Nvidia Deep Learning Accelerator) utilizando un ambiente de co-simulación basado en su plataforma híbrida: un CPU implementado como Prototipo Virtual (PV), basado en el Quick Emulator (QEMU), y el modelo de hardware en RTL del NVDLA dentro de un FPGA. Para ello, la arquitectura más portátil del NVDLA nv_small es configurada en el FPGA de una instancia F1 del servicio E2C AWS. Para complementar el sistema, el PV del NVDLA es usado, consistiendo de un CPU Arm emulado con QEMU, ejecutando el sistema operativo Linux y el software runtime del NVDLA, dentro de una capa de SystemC/TLM conectada al FPGA de la instancia F1 a través de un puerto PCIe. Una vez que la plataforma híbrida de co-simulación está configurada, se ejecutan regresiones de pruebas de hardware en la implementación en el FPGA para revisar la propia funcionalidad e integridad de los bloques que componen al NVDLA. Luego, se ejecutan pruebas de sanidad de software en el PV para confirmar la configuración correcta de todo el sistema integrado. Finalmente, la DNN AlexNet es ejecutada. Los resultados muestran la propia funcionalidad del hardware y del PV, y que la red AlexNet se ejecutó exitosamente en el ambiente de co-simulación, tomando aproximadamente 112 minutos.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un sistema de localización de un robot móvil basado en mapeo simultáneo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-09-26) Contreras Paucca, Jhomer Rodrigo; Perez Zuñiga, Carlos GustavoEl trabajo de investigación presente tiene como objetivo el diseño de un sistema de localización de un robot móvil humanoide dentro de los ambientes de un centro de salud, específicamente que le permita al robot desplazarse en una habitación y posicionarse a una distancia adecuada frente al paciente que se encuentra en estado de reposo en una camilla de hospital. Para alcanzar este objetivo, este sistema se basa en la clasificación de los elementos percibidos en una habitación a través de una cámara y un computador de alto rendimiento, mediante el cual se resuelve un problema de clasificación en la imagen adquirida al detectar al paciente y la camilla como objetivos, luego se realiza un proceso de acercamiento del robot a estos objetivos hasta poder reconocer el rostro de una persona. En el primer capítulo, se mencionan las bases teóricas que comprende la localización de un robot móvil basada en mapeo simultáneo, métodos SLAM y la relación de ambos con el objetivo del proyecto. En el segundo capítulo, se describe la metodología de los algoritmos basados en redes neuronales convolucionales y su base teórica, con el fin de determinar un algoritmo robusto y novedoso a beneficio del proyecto; adicionalmente se incluye una propuesta de solución explicando las etapas de dicho algoritmo. Posteriormente, en el tercer capítulo se desarrolla el diseño del algoritmo y su estructura mediante librerías y codificación realizadas de acuerdo al lenguaje de programación compatible con un computador de alto rendimiento. En el último y cuarto capítulo, se realizan resultados experimentales y se muestran los resultados de ellos. Finalmente, se presentan las conclusiones obtenidas en todo el proceso y recomendaciones. La presente tesis forma parte del proyecto CONCYTEC 160-2020 - Robot Móvil Teleoperado para Manejo de Afecciones de Salud Mental en Pacientes con Enfermedades Infecciosas.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un sistema inteligente de ahorro de energía eléctrica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-07-21) Poma Aliaga, Luis Felipe; Benavides Aspiazu, JorgeEn la actualidad, la demanda del consumo de energía eléctrica se ha incrementado significativamente. Este fenómeno se ha presentado tanto en el sector doméstico como en el sector industrial. Por lo que es necesario, la construcción de nuevas fuentes energéticas para satisfacer las demandas actuales. Asimismo, se debe considerar el tiempo, el costo y el impacto ambiental que ocasionaría la construcción de las mismas. Ante este hecho, se plantea establecer planes de ahorro de energía eléctrica con ayuda de sistemas inteligentes en instalaciones domésticas para uso racional de la energía eléctrica, como una alternativa eficaz para no recurrir a nuevas fuentes energéticas. En la presente tesis, se tiene como objetivo el diseño de un sistema inteligente por medio de algoritmos de aprendizaje por redes neuronales que permita el uso racional y eficiente de la energía eléctrica en el sector doméstico. El desarrollo de la tesis incluye diseñar dispositivos que nos permitan medir la potencia eléctrica consumida. Estos dispositivos se desarrollarán con la ayuda de un conjunto de sensores de potencia. Como también el diseño y simulación de sensores de presencia que nos permita monitorear la presencia del usuario. En cuanto al control inteligente se desarrollará algoritmos de aprendizaje basadas en redes neuronales, de tal forma que sean capaces de aprender del horario de la rutina del usuario. También, se incluye el diseño de una interfaz adecuada con el usuario que permita el ingreso de datos para su procesamiento y visualización. Además, el diseño de un protocolo de comunicación más adecuada orientada a la domótica. Finalmente, se desarrollarán simulaciones y pruebas del funcionamiento del sistema inteligente, como los dispositivos desarrollados como el conjunto de sensores y el control inteligente.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un sistema de control por auto organización para semáforos de una intersección vial utilizando redes neuronales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-09) Huamán Apaza, Diego Eduardo; Testino Julca, Ricardo Antonio; Jimenez Motte, FernandoLa presente tesis tiene como objetivo mostrar una estrategia diferente ante la problemática del tráfico vehicular, como sabemos el tráfico vehicular es un problema de escala mundial y contribuye negativamente al desarrollo de un país. Esto se puede ver en la cantidad de contaminación, cantidad de horas hombre perdidas, niveles de estrés y la pérdida millonaria en combustible, esta es nuestra motivación para la realización de esta Tesis. Diversas investigaciones han demostrado que las estrategias de control de secuencias rígidas, no dan solución a este problema, por tanto a nivel mundial se han desarrollado diferentes estrategias, basadas en sistemas adaptivos, sistemas adaptivos difusos, sistemas adaptivos difusos con algoritmos genéticos, redes neuronales, estas últimas han sido usadas para predicción de tráfico, reconocimiento de vehículos, etc. El presente trabajo tiene como objetivo lograr la auto organización de semáforos basándose en la cantidad de vehículos esperando el cambio de fase o cambio de estado del semáforo de rojo a verde. Llamaremos auto organización a la acción de los semáforos de cambiar de fase tomando en cuenta un determinado umbral máximo de vehículos, una vez se supere este umbral el cambio de fase se llevará a cabo, para nuestros resultados hemos considerado una intersección simple, la cual consta de una vía principal de 4 carriles y otra de 2 carriles. El presente trabajo consta de tres etapas fundamentales, el censado de los patrones de tráfico, mediante sensores invasivos de tráfico, el controlador, el cual se auto organizará en función a la cantidad de vehículos esperando el cambio de fase y el semáforo, tanto el controlador y el semáforo han sido logrados mediante la red neuronal de retro propagación, esta fue elegida debido a su capacidad para la identificación de sistemas, para poder lograr el modelo del semáforo y el mapeo inverso, para el caso del controlador. Para nuestras simulaciones y comparaciones, se disefló también un sistema de semáforo prefijado, con un tiempo de 55 segundos por cada intervalo del semáforo. Producto de las simulaciones y comparaciones se pudo concluir que el sistema logrado hace que la cantidad de autos esperando se reduzca significativamente, sobretodo en la vía principal (cuatro carriles). Además de reducir el tiempo de espera de los vehículos. Analizaremos el efecto que tiene sobre el sistema cambiar ciertos parámetros como el valor umbral, tiempo mínimo de fase verde, etc.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un guante electrónico para el mapeo y reconocimiento de gestos utilizando redes neuronales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-02) Dulanto Ramos, Luis Enrique; Jiménez Motte, Fernando; Dávalos Pinto, José AmadeoLa presente tesis tiene como objetivo diseñar un sistema de reconocimiento de gestos manuales que traduzca gestos a necesidades básicas de la persona, con el fin de ayudar a personas de la tercera edad que padecen problemas del habla. Dicho sistema de reconocimiento de gestos es aplicado en un guante electrónico que extrae señales de la mano. Para el desarrollo de la tesis, se hace uso de dos ejes de modelamiento: modelamiento directo y modelamiento inverso. Primero, se modela por análisis paramétrico (modelamiento directo) a una mano antropomórfica que responde a los movimientos del guante electrónico; luego, se aplica identificación de sistemas por red neuronal mediante algoritmos de retropropagación a los modelos obtenidos por análisis paramétrico, con el fin de utilizar estos modelos basados en redes neuronales en el sistema de reconocimiento de gestos. Este segundo paso es el modelamiento inverso y la razón de su aplicación se fundamenta en el hecho de que se desea obtener un sistema que posea tolerancia a fallas, la cual es una propiedad de las redes neuronales. Finalmente, se diseña un núcleo de reconocimiento de gestos, el cual reconoce patrones en la data resultante de las redes neuronales. Dicho núcleo de reconocimiento de gestos es también una red neuronal y, a diferencia de otros tipos de sistemas de reconocimiento de patrones, tiene la capacidad de aprender a partir de data experimental y generar soluciones en base a lo aprendido. Los resultados obtenidos en la culminación del proyecto son que ante la presencia de ruido aditivo blanco gaussiano, el sistema alcanza un índice de reconocimiento de 99.98% cuando las condiciones son ideales (a una relación señal a ruido de 30 dB); manteniéndose por sobre 99% cuando la relación señal a ruido es mayor a 18.88 dB; por otro lado, si la relación señal a ruido en las entradas del sistema es igual a 13.67 dB, el sistema es capaz de reconocer gestos con una efectividad de 90%. Así mismo, se demuestra que el sistema es tolerante a fallas y a circunstancias no previstas en el diseño, manteniendo su porcentaje de reconocimiento por sobre 90% en condiciones ideales ante estas adversidades.Ítem Texto completo enlazado Localización y reconocimiento automático del número de la placa de un automóvil(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-12-02) Díaz Rojas, Kristians EdgardoLa presente monografía propone un sistema de localización e identificación automática de placas de vehículos, a partir del reconocimiento de los caracteres (letras y números) presentes en los mismos. A diferencia de otros sistemas existentes, esta propuesta de procesamiento digital de imágenes se basaría en las características de los vehículos existentes en el Perú, los cuales cuentan con dos formatos de placas: tres o dos letras, un guión, y tres o cuatro dígitos, respectivamente. Este trabajo esta dividido en cuatro capítulos. A manera de introducción se describen los requerimientos que justifican el desarrollo del sistema, en función al uso específico de diferentes aplicaciones prácticas. En el primer capítulo se señalan las características del sistema propuesto y las consideraciones que se toman en cuenta para delimitar los márgenes de su aplicación. En el segundo capítulo se describe detalladamente el desarrollo del sistema planteado a partir de dos procesos: entrenamiento y reconocimiento. Se indica que el sistema se basa en las características geométricas de los vehículos con la finalidad de determinar la localización central de la placa a partir del empleo de técnicas de procesamiento de imágenes y redes neuronales en el reconocimiento de los caracteres. Para ello, se incluye la descripción del proceso de entrenamiento inicial de las redes neuronales que permiten encontrar los parámetros calibradores del sistema y se señalan los reajustes realizados al sistema inicial con el fin de obtener mejores resultados. En el tercer capítulo se analizan los datos de las pruebas experimentales, mostrándose que no toda la tarea de reconocimiento se debe dejar a las redes neuronales y se señala la necesidad de adición de un bloque de confirmación de salida que permita mejorar la eficiencia del sistema. Por último, en el cuarto capítulo se exponen las recomendaciones y se termina con un apartado para las conclusiones en las que se incluye la verificación del funcionamiento óptimo del sistema propuesto.Ítem Texto completo enlazado Diseño e implementación de un módulo de reconocimiento de números manuscritos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-11-09) Garrido Rojas, Eduart RudolfLos sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) constituyen un tema activo de investigación. El principal problema es el porcentaje de efectividad que se obtiene en el reconocimiento de caracteres manuscritos, esto es debido a la naturaleza de estos caracteres, la tipografía, la resolución de la imagen, iluminación y otros factores. Los sistemas que reconocen números manuscritos tienen diversas aplicaciones (reconocimiento de cantidades numéricas sobre cheques bancarios, facturas, planillas de conteo de votos electorales, encuestas, etc.), para los cuales se necesita que la tasa de acierto al reconocer los números sea muy elevada (reconocimiento mayor 90% y error cercano 0%). Para lograr esto se implementó un módulo de reconocimiento basado en redes neuronales haciendo uso del toolbox de MATLAB. El módulo de reconocimiento tiene las siguientes etapas: una primera etapa es la segmentación que se encarga de separar la imagen de valor numérico en dígitos individuales, la segunda etapa se encarga de la normalización para obtener muestras parecidas paro lo cual se realiza corrección de la inclinación, espesor del trazo y tamaño, y una última etapa es la clasificación para lo cual se usó la red neuronal de topología “backpropagation”. Luego de las pruebas respectivas se obtuvo un reconocimiento de 95.9% con un porcentaje de error 0.8%, estas pruebas se realizaron con números de buena escritura. Se realizó otras pruebas con una base de datos de números manuscritos (MNIST, base de datos del National Institute of Standards and Technology) con la cual se obtuvo un reconocimiento del 90.11% y error 3.67%. Con esto se puede concluir que la metodología desarrollada es buena cuyas etapas se pueden optimizar para obtener mejores resultados.Ítem Texto completo enlazado Diseño de una resistencia integral de alto valor aplicada a un sistema de adquisición de señales neuronales con tecnología MOS(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-10-26) Raygada Vargas, Erick LeonardoLa presente tesis presenta el diseño de una resistencia integrada, que se requiere en el bloque de filtrado de un dispositivo médico implantable para un sistema de adquisición de señales neuronales con el fin de obtener una alta constante de tiempo y no recurrir a la utilización de resistencias externas en circuitos integrados, siendo así posible abarcar un tópico actual de diseño microelectrónico con alto nivel tecnológico. Se presentan los inconvenientes que existen para su desarrollo, métodos de diseño y los requerimientos del mismo.