Diseño de un sistema electrónico para la detección de líneas de advertencia amarilla y baches en veredas para personas con discapacidad visual dentro de un centro de salud, Lima

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La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema electrónico aplicando visión artificial y el uso del microprocesador Raspberry pi 3 que permite reconocer líneas de advertencia amarilla y baches en veredas en tiempo real a las personas con discapacidad visual en un centro de salud...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quintana Aguilar, Jannet
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/7138
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/7138
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistemas electrónicos
Visión artificial
Personas con discapacidad visual
Seguridad vial
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description La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema electrónico aplicando visión artificial y el uso del microprocesador Raspberry pi 3 que permite reconocer líneas de advertencia amarilla y baches en veredas en tiempo real a las personas con discapacidad visual en un centro de salud en Lima. En nuestro país existe aproximadamente 1 550 073 personas que sufren de discapacidad visual según la última encuesta realizada por el INEI en el año 2017 [1]. Considerando esta estadística y conociendo que el mercado peruano no presenta una diversidad de implementos que permita al invidente reconocer los diferentes tipos de obstáculos que se le presente, se propone desarrollar un sistema que reconozca las líneas de advertencia amarilla en todas sus tonalidades y el reconocimiento de agujeros o baches con áreas comprendidas entre 0.12m2 y 0.4m2. En esta investigación se desarrolló un algoritmo en el lenguaje de programación Python y la aplicación de librerías OpenCV, además, se hizo uso de la cámara Sony IMX219 8MPx para la obtención de las imágenes a procesar por el Raspberry Pi 3. Asimismo, se realizó la implementación de un prototipo del sistema electrónico en una muslera que fue colocada en el muslo del invidente para poder realizar las pruebas correspondientes. El resultado arrojó una eficiencia del 91.94% puesto que permitió al invidente ampliar el reconocimiento de otros obstáculos distintos a los identificados con el uso del bastón blanco. En suma, el desarrollo de esta investigación proyecta que el invidente cuente con una alternativa electrónica basado en el uso del Raspberry y el software Python para reducir riesgos por accidentes.
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