Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados

Descripción del Articulo

En la actualidad, el reconocimiento de patrones es una ciencia bastante difundida; podemos observar reconocimiento facial, identificación de huellas dactilares, detectores de movimiento, etc. Sin embargo, a pesar de toda la tecnología a nuestro alrededor, algunos procesos se siguen realizando como s...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Alpaca Rendón, Jesús Antonio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Católica de Santa María
Repositorio:UCSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/6706
Enlace del recurso:https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6706
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:RECONOCIMIENTO DE PATRONES
RASPBERRY PI
CÁMARA MEGAPÍXEL
id UCSM_9300373a5bb2a67c8fcf94364c05bd54
oai_identifier_str oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/6706
network_acronym_str UCSM
network_name_str UCSM-Tesis
repository_id_str 4282
dc.title.es.fl_str_mv Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
title Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
spellingShingle Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
Alpaca Rendón, Jesús Antonio
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
RASPBERRY PI
CÁMARA MEGAPÍXEL
title_short Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
title_full Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
title_fullStr Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
title_full_unstemmed Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
title_sort Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
author Alpaca Rendón, Jesús Antonio
author_facet Alpaca Rendón, Jesús Antonio
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Alpaca Rendón, Jesús Antonio
dc.subject.es.fl_str_mv RECONOCIMIENTO DE PATRONES
RASPBERRY PI
CÁMARA MEGAPÍXEL
topic RECONOCIMIENTO DE PATRONES
RASPBERRY PI
CÁMARA MEGAPÍXEL
description En la actualidad, el reconocimiento de patrones es una ciencia bastante difundida; podemos observar reconocimiento facial, identificación de huellas dactilares, detectores de movimiento, etc. Sin embargo, a pesar de toda la tecnología a nuestro alrededor, algunos procesos se siguen realizando como se hacía hace años atrás, sin buscar una nueva solución, un ejemplo de ello es la actual manera de atender a un paciente hospitalizado. El presente trabajo presenta un sistema web capaz de manejar información de atención a los pacientes hospitalizados y del personal, con la finalidad de registrarlos y evaluarlos. Para obtener esa información, se hace uso del Raspberry Pi y su módulo de Cámara Megapíxel el cual evalúa las señales que el paciente indique a la cámara; interpretándolas como una solicitud de atención con mensajes definidos por el sistema según el tipo de señal que se le haya enviado a la cámara. Aprovechando que el Raspberry Pi es un pequeño procesador, este dispositivo es el que utiliza los algoritmos de reconocimiento de patrones para interpretar la señal; además almacena en la base de datos del servidor la información obtenida, la cual el sistema web procesará y brindará la opción de tener un registro completo de la cual un operador haga uso para tener un control de las solicitudes de atención que se generen, al igual que la búsqueda y actualización de estas. Identifica también quién atendió al paciente, cómo lo hizo, si hubo algún incidente, cuándo se solicitó, etc. Las herramientas por utilizarse en este proyecto son librerías de Python, Frameworks que facilitan la creación de la plataforma web y el uso de reconocimiento de patrones. PALABRAS CLAVE: RECONOCIMIENTO DE PATRONES, RASPBERRY PI, CÁMARA MEGAPÍXEL.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2017-10-05T19:35:09Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2017-10-05T19:35:09Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017-10-05
dc.type.es.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6706
url https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6706
dc.language.iso.es.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.es.fl_str_mv Universidad Católica de Santa María
dc.source.es.fl_str_mv Universidad Católica de Santa María - UCSM
Repositorio de la Universidad Católica de Santa María
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UCSM-Tesis
instname:Universidad Católica de Santa María
instacron:UCSM
instname_str Universidad Católica de Santa María
instacron_str UCSM
institution UCSM
reponame_str UCSM-Tesis
collection UCSM-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/3/71.0594.IS.pdf.txt
https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/4/71.0594.IS.pdf.jpg
https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/1/71.0594.IS.pdf
https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 9c1bc958c27ce943946e9c2d51339a31
cdb5645d00d1415cc12c1f68ea37d7e2
8fce2d229ccc0ad4dd17c337860cc835
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Católica de Santa María
repository.mail.fl_str_mv repositorio.biblioteca@ucsm.edu.pe
_version_ 1847062582510223360
spelling Alpaca Rendón, Jesús Antonio2017-10-05T19:35:09Z2017-10-05T19:35:09Z2017-10-05https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6706En la actualidad, el reconocimiento de patrones es una ciencia bastante difundida; podemos observar reconocimiento facial, identificación de huellas dactilares, detectores de movimiento, etc. Sin embargo, a pesar de toda la tecnología a nuestro alrededor, algunos procesos se siguen realizando como se hacía hace años atrás, sin buscar una nueva solución, un ejemplo de ello es la actual manera de atender a un paciente hospitalizado. El presente trabajo presenta un sistema web capaz de manejar información de atención a los pacientes hospitalizados y del personal, con la finalidad de registrarlos y evaluarlos. Para obtener esa información, se hace uso del Raspberry Pi y su módulo de Cámara Megapíxel el cual evalúa las señales que el paciente indique a la cámara; interpretándolas como una solicitud de atención con mensajes definidos por el sistema según el tipo de señal que se le haya enviado a la cámara. Aprovechando que el Raspberry Pi es un pequeño procesador, este dispositivo es el que utiliza los algoritmos de reconocimiento de patrones para interpretar la señal; además almacena en la base de datos del servidor la información obtenida, la cual el sistema web procesará y brindará la opción de tener un registro completo de la cual un operador haga uso para tener un control de las solicitudes de atención que se generen, al igual que la búsqueda y actualización de estas. Identifica también quién atendió al paciente, cómo lo hizo, si hubo algún incidente, cuándo se solicitó, etc. Las herramientas por utilizarse en este proyecto son librerías de Python, Frameworks que facilitan la creación de la plataforma web y el uso de reconocimiento de patrones. PALABRAS CLAVE: RECONOCIMIENTO DE PATRONES, RASPBERRY PI, CÁMARA MEGAPÍXEL.spaUniversidad Católica de Santa Maríainfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Católica de Santa María - UCSMRepositorio de la Universidad Católica de Santa Maríareponame:UCSM-Tesisinstname:Universidad Católica de Santa Maríainstacron:UCSMRECONOCIMIENTO DE PATRONESRASPBERRY PICÁMARA MEGAPÍXELReconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizadosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUTEXT71.0594.IS.pdf.txt71.0594.IS.pdf.txtExtracted texttext/plain214720https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/3/71.0594.IS.pdf.txt9c1bc958c27ce943946e9c2d51339a31MD53THUMBNAIL71.0594.IS.pdf.jpg71.0594.IS.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10087https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/4/71.0594.IS.pdf.jpgcdb5645d00d1415cc12c1f68ea37d7e2MD54ORIGINAL71.0594.IS.pdf71.0594.IS.pdfapplication/pdf8595084https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/1/71.0594.IS.pdf8fce2d229ccc0ad4dd17c337860cc835MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucsm.edu.pe/bitstream/20.500.12920/6706/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5220.500.12920/6706oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/67062023-01-17 12:45:58.114Repositorio Institucional de la Universidad Católica de Santa Maríarepositorio.biblioteca@ucsm.edu.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
score 13.10833
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).