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http://hdl.handle.net/10553/133138
Título: | Aplicacion lOT LoRaWan para el análisis de patrones de comportamiento basada en módulos HW de detección de personas | Autores/as: | Estela Bravo, Julio | Director/a : | De Armas Sosa, Valentín Tobajas Guerrero, Félix Bernardo |
Clasificación UNESCO: | 3325 Tecnología de las telecomunicaciones | Fecha de publicación: | 2024 | Resumen: | En este Trabajo Fin de Máster (TFM) se aborda la implementación de una aplicación IoT (Internet of Things) enfocada en la detección de rostros utilizando nodos finales basados en el dispositivo Arduino MKRWAN 1310 y el módulo Person Sensor de Useful Sensor. Se destaca la importancia de la conectividad y la eficiencia energética en dispositivos autónomos, operados por baterías. Se emplea el protocolo LoRaWAN por su bajo consumo y largo alcance, gestionando la comunicación y eficiencia energética de forma óptima. La plataforma The Things Network (TTN) y el sistema de almacenamiento InfluxDB se utilizan para procesar y almacenar los datos, proporcionando flexibilidad para el almacenamiento local y en la nube. Además, se utiliza Grafana para la visualización gráfica de los datos, ofreciendo una interfaz intuitiva y poderosa para el análisis de la información capturada. Este TFM demuestra la aplicabilidad de estrategias de conectividad, gestión de datos y visualización en IoT, contribuyendo al avance académico y profesional en este campo. This Master's Thesis focuses on the implementation of an IoT application for face detection using Arduino MKRWAN 1310 devices and the Person Sensor module by Useful Sensor. The study emphasizes the importance of connectivity and energy efficiency in battery-operated autonomous devices. The LoRaWAN protocol is employed for its low power consumption and long-range capabilities, managing communication and energy efficiency optimally. The Things Network (TTN) platform and InfluxDB storage system are used to process and store data, providing flexibility for both local and cloud storage. Additionally, Grafana is utilized for data visualization, offering an intuitive and powerful interface for analyzing captured information. This Master's Thesis demonstrates the applicability of connectivity, data management, and visualization strategies in IoT, contributing to academic and professional advancements in this field. |
Departamento: | Departamento de Ingeniería Electrónica y Automática | Facultad: | Escuela de Ingeniería de Telecomunicación y Electrónica | Titulación: | Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación | URI: | http://hdl.handle.net/10553/133138 |
Colección: | Trabajo final de máster |
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