Desarrollo de un sistema de seguridad utilizando IoT para la protección de vehículos

• Autor: Grados Espinoza, Herbert Junior
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/9581
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/9581
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Seguridad Vehicular; Internet de las cosas (IoT); Sistema embebido; Raspberri PI; Aplicación web; Reconocimiento facial; Sensor de movimiento; Sensor de vibración; Sensor de ultrasonido; Geolocalización; Alertas en tiempo real; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El Internet de las Cosas (IoT) representa una evolución de Internet que integra el contenido digital y los objetos cotidianos mediante la recopilación de los datos de los sensores [1]. Los sistemas de seguridad son fundamentales para prevenir delitos, mantener la rutina diaria en orden, identificar riesgos y notificar automáticamente a las autoridades correspondientes [2]. Por ello, al integrarlos con el Internet de las Cosas (IoT), se mejora el monitoreo de vehículos y su seguridad [3]. El presente trabajo de tesis se enfoca en el desarrollo e implementación de un sistema de seguridad vehicular innovador basado en una combinación de sensores de movimiento, vibración, ultrasonido, GPS y reconocimiento facial. Los coches conectados mejoran la seguridad y la experiencia al volante al estar integrados con el Internet de las Cosas (IoT), ya que utilizan sistemas de comunicación automática para enviar alertas en caso de accidente, agilizando la respuesta de los servicios de emergencia [4]. El objetivo principal es proporcionar alertas en tiempo real a los usuarios y registrar estas alertas en una aplicación web, con el fin de mejorar la seguridad y la prevención de incidentes en vehículos. Se llevó a cabo una meticulosa selección de sensores de alta precisión y calidad para garantizar la detección confiable de eventos relacionados con la seguridad vehicular. Estos sensores fueron calibrados y probados rigurosamente para minimizar las falsas alarmas y maximizar la eficiencia en la detección. Además, se desarrollaron algoritmos de procesamiento de datos para analizar y discernir eventos críticos, permitiendo la generación oportuna de alertas en situaciones de riesgo. La integración ética y precisa del reconocimiento facial se logró a través de algoritmos confiables que identifican a los usuarios autorizados del vehículo. Se implementó un sistema de geolocalización, herramienta que permite determinar la posición de un objeto por las coordenadas del dispositivo [5]. Se empleó un sensor GPS en el proyecto para obtener una evaluación precisa, garantizando que las alertas enviadas por correo electrónico incluyan información detallada sobre la ubicación. La aplicación web desarrollada ofrece una interfaz intuitiva para visualizar y gestionar todas las alertas generadas por los sensores, garantizando un registro detallado de cada evento, incluyendo fecha, hora, ubicación y tipo de alerta. Se realizó una investigación aplicativa, con un diseño experimental y se llevó a cabo la realización pruebas de los sensores con el aplicativo web. Los resultados obtenidos destacan una precisión notable en el reconocimiento facial (87.2%) y la eficiencia consistente del sensor de movimiento (90.6%) en distintos entornos. El sensor de ultrasonido obtuvo una eficiencia del 72.7% en la detección de obstáculos, mientras que el sensor de vibración alcanzó un rendimiento del 84.0% en la detección de distintas vibraciones. El sensor GPS mostró una precisión del 87.4% en la localización en tiempo real. Los datos de los cuestionarios refuerzan la percepción positiva de la funcionalidad del sistema, concluyendo en su confiabilidad y mejora en la seguridad vehicular mediante IoT, demostrando así la efectividad del sistema en la detección precisa de eventos relevantes, demostrando su capacidad para proporcionar alertas oportunas y confiables a los usuarios. Las conclusiones derivadas de este trabajo resaltan la importancia y viabilidad de la implementación de sistemas de seguridad vehicular integrales basadas en sensores y reconocimiento facial, con posibles recomendaciones para futuras mejoras y desarrollos en el campo.