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dc.contributor.advisorHenríquez Taboada, Héctor Hernán
dc.contributor.authorLlanos Vásquez, Christopher Josué
dc.date.accessioned2022-09-01T20:57:25Z
dc.date.available2022-09-01T20:57:25Z
dc.date.issued2022-09-01
dc.identifier.urihttp://repositorio.uigv.edu.pe/handle/20.500.11818/6539
dc.description.abstractLa Unidad de Desactivación de Explosivos de la Marina de Guerra del Perú cuenta con un Robot EOD (Explosive Ordnance Disposal) que es operada a distancia para poder manipular y desactivar objetos explosivos en las diferentes áreas donde incurren estos atentados terroristas en la región Lima. El personal encargado de manipular la operación del Robot es el hombre desactivador de explosivos, la problemática que radica es la detección e identificación de explosivos en la toma de decisiones para poder efectuar la operación de desactivación del explosivo, estos procesos son de vital importancia al tratarse de un sistema crítico que es integrado dentro de sus funciones para la operación del Robot EOD cuyo fin es salvaguardar la vida de las personas. El aporte teórico que se desarrollará en el sistema inteligente abarcara el área de visión artificial, algoritmos de machine learning, deep learning y redes neuronales artificiales, aplicadas de manera práctica en la elaboración de datasets y entrenamiento de las mismas, para poder enseñar a la minicomputadora gracias al algoritmo más eficiente para la detección de objetos con la librería OpenCV, además se implementará el diseño de interfaces gráficas con la librería Tkinter propia de Python en el desarrollo del sistema inteligente. El desarrollo de sistemas inteligentes utilizando herramientas open software y hardware, dará beneficios tanto en el aprendizaje, elaboración, construcción de diseños propios para ser implementados en los diversos campos de la electrónica y sistemas. En este caso automatizar los procesos de detección e identificación para la toma de decisiones, a futuro dará un paso sustancial a la industria 5.0 en escenarios en el que convergen tanto el hombre y máquina en predicciones automatizadas como se está realizando en UBER, NVIDIA, TESLA, SIEMENS, etc. Para poder obtener la solución tecnológica del sistema inteligente de detección de explosivos definiremos la situación problemática, objetivos y las metodologías de ejecución de software, esta última comprenderá las siguientes fases como son la planificación, diseño, desarrollo y pruebas, que brindaran la agilidad en el desarrollo y la relación directa con el usuario que va ser el operador del sistema. La elaboración de datasets, el entrenamiento para la detección e identificación del explosivo, desarrollo de interfaces gráficas e implementación en la minicomputadora, dio la solución en la optimización del proceso de detección e identificación, implementada como una de sus funciones al Robot EOD.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.sourceUniversidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UIGVes_PE
dc.subjectlibrería OpenCVes_PE
dc.subjectvisión artificiales_PE
dc.subjectdatasetses_PE
dc.subjectexplosivoses_PE
dc.subjectdeep learninges_PE
dc.titleSistema Inteligente para la Detección de Explosivos en la Dirección de Investigación Científica y Desarrollo Tecnológicoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorFacultad de Ingeniería de Sistemas y Cómputo. Universidad Inca Garcilaso de la Vegaes_PE
thesis.degree.levelTítulo profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas y Cómputoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas y Cómputoes_PE


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