Implementación de un Sistema Inteligente Basada en Red Neuronal Convolucional para mejorar la Seguridad: Caso Hogares en el Departamento de Arequipa

• Autor: Mamani Huaihua, David
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/12673
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/12673
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales; Visión artificial; Inteligencia artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La inteligencia artificial con red neuronal convolucional está inspirada en las acciones que realiza el cerebro de aprender y realizar ciertas tareas. La problemática de la inseguridad en las viviendas ha aumentado progresivamente en el Perú según INEI. Respecto a la seguridad, la mayoría lo realiza de forma manual; algunas ya cuentan con cámaras, donde se requiere búsqueda de algún incidente sucedido, donde son tareas monótonas que demandan tiempo. Resulta poco efectivo, porque el ser humano tiende a distraerse por cansancio al analizar cantidad de información. El objetivo es implementar un sistema inteligente basado en red neuronal convolucional para mejorar la seguridad de casas domóticas, con metodología de enfoque mixto, y es de diseño experimental de tipo aplicado. Se obtuvieron resultados de 85% en clasificación de rostros a distancia máxima de 4 metros; en detección de pistolas se obtuvo 81% a distancia máxima de 12 metros y, por último, la detección de cuchillos se obtuvo 75% a distancia máxima de 6 metros. El sistema mejorará la operatividad y la eficiencia; también fortalece la capacidad de respuesta ante situaciones de seguridad. La red neuronal convolucional es exitosa porque logra buen porcentaje de predicción.