Sistema IoT para seguimiento e identificación de activos en interiores

Avellaneda Torres, Diego Fernando

Sistema IoT para seguimiento e identificación de activos en interiores

dc.contributor.advisor	Mendez Chaves, Diego
dc.contributor.author	Avellaneda Torres, Diego Fernando
dc.contributor.evaluator	Pérez Cerquera, Manuel Ricardo
dc.contributor.evaluator	Gerlein Reyes, Eduardo Andrés
dc.date.accessioned	2022-08-30T15:11:17Z
dc.date.available	2022-08-30T15:11:17Z
dc.date.created	2022-07-13
dc.description.abstract	Los servicios basados en la ubicación se han expandido rápidamente a través de los an ̃os, el GPS (en inglés, Global Positioning System), como base del posicionamiento en exteriores, posee limitaciones que impiden su correcto funcionamiento en interiores. En situaciones en las que es necesario obtener una mayor precisión en ambientes interiores, deben implementarse soluciones alternas a un sistema de geoposicionamiento y recurrir a tecnologías que se ajusten a estos requerimientos. En esta investigación, cuyo objetivo es realizar un sistema IoT para seguimiento e identificación de activos en interiores usando aprendizaje de maquina, se presenta el diseño y desarrollo de dispositivos electrónicos capaces de comunicarse entre si para enviar la información a un sistema central que determina la ubicación de activos en un ambiente controlado.En esta investigación se recurre al aprendizaje de maquina como método de estimación de la ubicación. Teniendo en cuenta que existen múltiples factores externos que afectan la precisión de los algoritmos de estimación de la posición tradicionales se implementa el aprendizaje profundo y se analizan los datos obtenidos a partir de la evaluación del desempeño del modelo en un espacio controlado.Es importante resaltar que en este proyecto era relevante tener control de las múltiples variables que afectan el desempeño del sistema, por tal motivo se diseño y desarrollo ́ el hardware, firmware de las estaciones de escaneo y TAG utilizando BLE Bluetooth Low Energy y el protocolo iBeacon, posteriormente se implement ́o la recolección y etiqueta de datos asociados a la intensidad de sen ̃al RSSI a través de pruebas automatizadas, se realizo la respectiva centralización y procesamiento para el entrenamiento de la información y posteriormente se realizó en backend y frontend para la capa de aplicación.	spa
dc.description.abstractenglish	Location-based services have expanded rapidly over the years, but GPS (Global Positioning System), as the basis for outdoor positioning, has limitations that prevent it from functioning properly indoors. In situations where it is necessary to obtain greater accuracy in indoor environments, alternative solutions to a geopositioning system must be implemented and technologies that meet these requirements must be used. In this research, whose objective is to realize an IoT system for indoor asset tracking and identification using Machine Learning, the design and development of electronic devices capable of communicating with each other to send information to a central system that determines the location of assets in a controlled environment is presented.In this research, Machine Learning is used as a method of location estimation. Considering that there are multiple external factors that affect the accuracy of traditional position estimation algorithms, Deep Learning is implemented and the data obtained from the evaluation of the model’s performance in a controlled space is analyzed. It is important to highlight that in this project it was relevant to have control of the multiple variables that affect the performance of the system, for this reason the hardware, firmware of the scanning stations and TAG using BLE and the iBeacon protocol were designed and developed, then the collection and labeling of data associated with the RSSI signal strength was implemented through automated tests, the respective centralization and processing was performed for the training of the information and then it was performed in backend and frontend for the application layer.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría
dc.description.degreename	Magíster en Ingeniería del Internet de las Cosas
dc.format	PDF
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.61559
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/61559
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería
dc.publisher.program	Maestría en Ingeniería del Internet de las Cosas
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.local	De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Sistema IoT
dc.subject	Bluetooth low energy
dc.subject	Seguimiento en interiores
dc.subject	Hardware
dc.subject	Firmware
dc.subject	Aprendizaje de maquina
dc.subject	TAG
dc.subject	iBeacon
dc.subject.armarc	Maestría en ingeniería del internet de las cosas - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject.armarc	Internet de las cosas	spa
dc.subject.armarc	Aprendizaje de máquinas	spa
dc.subject.armarc	Tecnología bluetooth	spa
dc.subject.armarc	Gps (Programa para computador)	spa
dc.subject.keyword	IoT System
dc.subject.keyword	Bluetooth Low Energy
dc.subject.keyword	Indoor tracking
dc.subject.keyword	Hardware
dc.subject.keyword	Firmware
dc.subject.keyword	Machine learning
dc.subject.keyword	TAG
dc.subject.keyword	iBeacon
dc.title	Sistema IoT para seguimiento e identificación de activos en interiores	spa
dc.title.english	IoT system for tracking and identification of indoor assets	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría