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Monitoreo y seguimiento al cumplimiento de medidas de prevención de contagios por Sars-Cov-2 usando herramientas de aprendizaje computacional y procesamiento de señales
| dc.contributor.author | Medina Delgado, Byron | |
| dc.contributor.author | Niño , Carlos | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-11T15:49:01Z | |
| dc.date.available | 2021-12-11T15:49:01Z | |
| dc.date.issued | 2021-08-25 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6371 | |
| dc.description.abstract | La propuesta de investigación tiene como finalidad monitorear y vigilar el cumplimiento de las medidas de autocuidado y prevención de transmisión de enfermedades respiratorias como la COVID-19 por medio del distanciamiento social, uso de mascarilla y medición de la temperatura corporal mediante técnicas de procesamiento digital de señales y aprendizaje máquina. El proyecto plantea el uso de algoritmos de procesamiento, transformación y manipulación de señales orientados a la sustracción con modelos de segmentación de fondo y métodos de moralización con adición de filtros gaussianos, operaciones morfológicas, umbralización y búsqueda de contornos adicionados con tecnologías de aprendizaje por computador para la extracción y compresión de información en imágenes de video, así verificar y determinar si las personas que circundan por el espacio público portan elementos de bioseguridad. En adición, la investigación genera un conjunto de imágenes etiquetadas y clasificadas para el entrenamiento, pruebas y validación. Los procesos de procesamiento y aprendizaje computacional se realizan en el sistema embebido Raspberry Pi mediante lenguaje de programación Python. La investigación requiere la caracterización de la zona de ubicación para determinar la altura y ángulo de inclinación del dispositivo de captura de video y obtención de imágenes para su posterior captura, almacenamiento por medio de gestores de bases de datos en la nube, tratamiento y aplicación de técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje máquina mediante la Raspberry Pi y Python, además de la medición de niveles de temperatura corporal y final evaluación de los métodos desarrollados. | spa |
| dc.description.sponsorship | Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] Colciencias | spa |
| dc.description.sponsorship | Universidad Francisco de Paula Santander | spa |
| dc.description.tableofcontents | TABLA DE CONTENIDO 1. FICHA DE IDENTIFICACIÓN DEL PROYECTO .............................................. 5 2. RESUMEN DEL PROYECTO .......................................................................... 7 3. DESCRIPCION DEL PROYECTO ................................................................... 7 3.1 Planteamiento de la pregunta o problema de investigación y su justificación en términos de necesidades y pertinencia; marco teórico y estado de arte ........ 7 3.1.1 Planteamiento del problema y/o pregunta de investigación ................. 7 3.1.2 Marco Teórico ...................................................................................... 8 3.1.2.1 COVID-19 ...................................................................................... 8 3.1.2.2 Procesamiento de imágenes ......................................................... 8 3.1.2.3 Inteligencia artificial ....................................................................... 9 3.1.2.4 Sistema embebido ........................................................................ 9 3.1.3 Estado del arte de la investigación ...................................................... 9 3.1.4 Justificación del proyecto ................................................................... 11 3.2 Objetivos .................................................................................................. 11 3.2.1 Objetivo general ................................................................................. 11 3.2.2 Objetivos específicos ......................................................................... 11 3.3 Metodología ............................................................................................. 12 3.4 Cronograma de Actividades ..................................................................... 14 3.5 Resultados/Productos esperados y potenciales beneficiarios .................. 15 3.5.1 Relacionados con la generación de conocimiento y/o nuevos desarrollos tecnológicos ................................................................................. 15 3.5.2 Conducentes al fortalecimiento de la capacidad científica nacional .. 16 3.5.3 Dirigidos a la apropiación social del conocimiento: ............................ 17 3.5.4 Formación de Recurso Humano en Ciencia, Tecnología e Innovación 18 3.6 Impactos esperados a partir del uso de los resultados ............................ 18 3.7 Conformación y trayectoria del Grupo de Investigación ........................... 19 3.8 Bibliografía ............................................................................................... 19 4. PRESUPUESTO ............................................................................................ 22 5. ANEXOS ........................................................................................................ 27 | spa |
| dc.format.extent | 34 Páginas | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Universidad Francisco de Paula Santander | spa |
| dc.rights | Derechos Reservados Universidad Francisco de Paula Santander (2021) | spa |
| dc.title | Monitoreo y seguimiento al cumplimiento de medidas de prevención de contagios por Sars-Cov-2 usando herramientas de aprendizaje computacional y procesamiento de señales | spa |
| dc.type | Propuesta de investigación | spa |
| dcterms.audience | Estudiantes, Profesores, Comunidad científica colombiana, etc | spa |
| dcterms.references | F. Díaz Castrillón and A. Toro Montoya, “SARS-CoV-2/COVID-19: The virus, the disease and the pandemic,” Med. Lab., vol. 24, no. 3, pp. 183–205, 2020, Accessed: Aug. 21, 2021. [Online]. Available: https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumenI.cgi?IDARTICULO=99117. | spa |
| dcterms.references | “COVID-19 - Respuesta de la OPS/OMS Reporte 54 (2 de juLio del 2021) - OPS/OMS,” Aug. 10, 2021. https://www.paho.org/es/documentos/covid-19-respuesta-opsoms-reporte-54-2-julio-2021 (accessed Aug. 21, 2021). | spa |
| dcterms.references | “COVID-19 en Colombia. INSTITUTO NACIONAL DE SALUD,” Aug. 20, 2021. https://www.ins.gov.co/Noticias/Paginas/Coronavirus.aspx (accessed Aug. 21, 2021). | spa |
| dcterms.references | Y. E. Fernández Vélez and K. J. Floreano Tumbaco, “Medidas de prevención frente al Covid-19 en habitantes de 15 a 70 años del recinto Guale, provincia de Manabí 2021,” Universidad Estatal Península de Santa Elena, La Libertad, 2021. | spa |
| dcterms.references | “Información basíca sobre la COVID-19,” Organización Mundial de la Salud, Oct. 12, 2020. https://www.who.int/es/news-room/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19 (accessed Aug. 21, 2021). | spa |
| dcterms.references | R. Medina and J. Bellera, “Bases del Procesamiento de Imágenes Médicas ,” Grupo de Ingeniería Biomédica, Universidad de Los Andes. http://www.saber.ula.ve/redtelemedicina/TallerTelemedicina/j_bellera-01.pdf (accessed Aug. 11, 2021). | spa |
| dcterms.references | G. Febles, “INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN IMAGENOLOGÍA,” Rev. Imagenología, vol. 22, no. 1, pp. 7–13, Dec. 2018, Accessed: Aug. 15, 2021. [Online]. Available: http://sriuy.org.uy/ojs/index.php/Rdi/article/view/53/70. | spa |
| dcterms.references | “Sistemas Embebidos (ES) ,” Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control, UNED, DIEEC. . | spa |
| dcterms.references | M. Salcedo and J. Cendrós, “USO DEL MINICOMPUTADOR DE BAJO COSTO ‘RASPBERRY PI’ EN ESTACIONES METEOROLÓGICAS,” Rev. Electrónica Estud. Telemáticos, vol. 15, no. 1, pp. 62–84, Jun. 2016 | spa |
| dcterms.references | E. N. Kajabad and S. V. Ivanov, “People Detection and Finding Attractive Areas by the use of Movement Detection Analysis and Deep Learning Approach,” Procedia Comput. Sci., vol. 156, pp. 327–337, Jan. 2019, doi: 10.1016/J.PROCS.2019.08.209. | spa |
| dcterms.references | V. D. Soni, A. N. Soni, and K. Pothuganti, “Student Body Temperature and Physical Distance Management Device in Classroom Using 3D Stereoscopic Distance Measurement,” SSRN Electron. J., Nov. 2020, doi: 10.2139/SSRN.3730476. | spa |
| dcterms.references | M. Chao, T. Ngo Thanh, U. Hideaki, N. Hajime, S. Atsushi, and T. Rin-Ichiro, “Adapting Local Features for Face Detection in Thermal Image,” Sensors (Basel)., vol. 17, no. 12, Dec. 2017, doi: 10.3390/S17122741. | spa |
| dcterms.references | J. Luo, J. Wang, H. Xu, and H. Lu, “Real-time people counting for indoor scenes,” Signal Processing, vol. 124, pp. 27–35, Jul. 2016, doi: 10.1016/J.SIGPRO.2015.10.036. | spa |
| dcterms.references | A. Guillaume Ansanay, “Estimating Occupancy Using Indoor CarbonDioxide Concentrations Only in an Office Building: a Method and Qualitative Assessment,” 2013, Accessed: Aug. 21, 2021. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/255739151_Estimating_Occupancy_Using_Indoor_Carbon_Dioxide_Concentrations_Only_in_an_Office_Building_a_Method_and_Qualitative_Assessment. | spa |
| dcterms.references | C. V. Niño Rondon, S. A. Castro Casadiego, B. M. Delgado, D. Guevara Ibarra, and M. E. Posada Haddad, “Real-Time Detection and Clasification System of Biosecurity Elements Using Haar Cascade Classifier with Open Source,” 2020 9th Int. Congr. Mechatronics Eng. Autom. CIIMA 2020 - Conf. Proc., 2020, doi: 10.1109/CIIMA50553.2020.9290295. | spa |
| dcterms.references | D. L. Siqueira and A. Manso Correa Machado, “People Detection and Tracking in Low Frame-rate Dynamic Scenes,” IEEE Lat. Am. Trans., vol. 14, no. 4, pp. 1966–1971, Apr. 2016, doi: 10.1109/TLA.2016.7483541. | spa |
| dcterms.references | Y. Yuan, X. Li, Z. Liu, and X. Guan, “Occupancy Estimation in Buildings Based on Infrared Array Sensors Detection,” IEEE Sens. J., vol. 20, no. 2, pp. 1043–1053, Jan. 2020, doi: 10.1109/JSEN.2019.2943157. | spa |
| dcterms.references | H. R. GÜNER, İ. HASANOĞLU, and F. AKTAŞ, “COVID-19: Prevention and control measures in community,” TURKISH J. Med. Sci., vol. 50, no. SI-1, pp. 571–577, Apr. 2020, Accessed: Aug. 21, 2021. [Online]. Available: http://journals.tubitak.gov.tr/medical/. | spa |
| dcterms.references | S. Yadav, “Deep Learning based Safe Social Distancing and Face Mask Detection in Public Areas for COVID-19 Safety Guidelines Adherence,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 8, no. 7, Jul. 2020, doi: 10.22214/ijraset.2020.30560. | spa |
| dc.contributor.corporatename | Universidad Francisco de Paula Santander (Cúcuta, Colombia) | spa |
| dc.contributor.researchgroup | Grupo de Investigación y Desarrollo en Electrónica y Telecomunicaciones GIDET | spa |
| dc.coverage.projectdates | 2021-08-25/2022-08-25 | spa |
| dc.description.funder | Tener en cuenta que FINU solo financia el personal relacionado con encuestadores, auxiliares de campo, tabulador y transcriptor/digitador de documentos/ entrevistas, entrevistadores. El personal investigador que participa en el desarrollo del proyecto, se debe valorar como recursos de contrapartida en especie. 2 Adquisición o arrendamiento de herramientas y equipos. 3 El monto máximo que se aprueba por papelería es de 1/2 SMMLV Colombia 4 Servicios Técnicos: Incluye exámenes, análisis y pruebas de laboratorio, procesamiento de materias primas, análisis estadísticos, servicios de reprografía, mantenimiento y construcción de equipos requeridos para investigación. 5 Documentación y bibliografía 6 En modalidad de ponencia o asesoría técnica externa relacionada con el desarrollo del proyecto. Solo se financia la participación como ponente hasta en un evento nacional y uno internacional. 7 Se debe especificar la fuente de contrapartida. En el caso de existir más de una fuente de contrapartida se debe adicionar columnas al lado derecho especificando cada una de ellas. Los aportes de contrapartida en efectivo y/o especie deben estar soportados con una carta de compromiso o Certificado de Disponibilidad Presupuestal según corresponda | spa |
| dc.description.methods | Mixta | spa |
| dc.description.researcharea | Control e Instrumentación | spa |
| dc.publisher.place | Cúcuta, Norte de Santander | spa |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | spa |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | spa |
| dc.subject.proposal | COVID – 19 | spa |
| dc.subject.proposal | Aprendizaje computacional | spa |
| dc.subject.proposal | Procesamiento digital de señales | spa |
| dc.subject.proposal | Prevención | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_baaf | spa |
| dc.type.content | Text | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/other | spa |
| dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/PID | spa |
| oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_16ec | spa |
| oaire.awardcost | $23.200.000 | spa |
| oaire.awardtotalcost | $65.200.000 | spa |
| oaire.funderidentifier.local | FINU 004-2021 | |
| oaire.fundername | Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación [CO] Colciencias | spa |
| oaire.fundername | Universidad Francisco de Paula Santander | spa |
| oaire.fundingstream | Programa Jóvenes Investigadores | spa |
| oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | spa |
