Registro:
| Documento: | Tesis de Maestría |
| Título: | Módulo de detección de intrusiones para entornos rurales utilizando edge computer vision en microcontroladores |
| Título alternativo: | Intrusion detection module for rural environments using edge computer vision on microcontrollers |
| Autor: | Silva, Boris Dorian da |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Fecha de defensa: | 2025-07-02 |
| Fecha en portada: | 2025 |
| Grado Obtenido: | Maestría |
| Título Obtenido: | Magíster de la Universidad de Buenos Aires en el área de Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Soria, Marcelo Abel |
| Jurado: | Orlando, José Ignacio; Buemi, María Elena; Ferrante, Enzo |
| Idioma: | Español |
| Palabras clave: | REDES NEURONALES ARTIFICIALES; REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES; EDGE COMPUTER VISION; MICROCONTROLADORES; ESP32; LORAARTIFICIAL NEURAL NETWORKS; CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS; EDGE COMPUTER VISION; MICROCONTROLLERS; ESP32; LORA |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7829_Silva |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n7829_Silva.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n7829_Silva |
| Ubicación: | DMI 007829 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Silva, Boris Dorian da. (2025). Módulo de detección de intrusiones para entornos rurales utilizando edge computer vision en microcontroladores. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7829_Silva |
Resumen:
Este trabajo se centró en el desarrollo de un módulo de detección de intrusiones mediante la aplicación de Edge Computer Vision, especialmente diseñado para su implementación en microcontroladores de bajo costo, con aplicaciones específicas en entornos rurales con limitaciones de acceso a la red eléctrica y a la infraestructura de comunicación. La solución propuesta comprende tres módulos esenciales: detección de personas, comunicación y suministro energético. Para el módulo de detección, se elaboró un clasificador utilizando una red neuronal convolucional basado en la arquitectura MobileNet V1, implementando una estrategia de transferencia de conocimiento para adaptar el modelo al contexto de detección de personas. El modelo resultante fue cuantizado para reducir su tamaño y mejorar la eficiencia en los tiempos de inferencia, para posteriormente ser implementado en un microcontrolador ESP32. El módulo de comunicación utiliza un transceptor LoRa para transmitir alertas generadas por la detección de personas, y el módulo de suministro energético incorpora un sistema con panel solar, batería y módulo de carga. Esta solución integral ofrece una respuesta para la detección de personas en áreas rurales con recursos limitados.
Abstract:
This work focused on the development of an intrusion detection module using Edge Computer Vision, specially designed for implementation in low-cost microcontrollers, with specific applications in rural environments with limited access to the electrical grid and communication infrastructure. The proposed solution comprises three essential modules: person detection, communication, and power supply. For the detection module, a classifier was developed using a convolutional neural network based on the MobileNet V1 architecture, implementing a knowledge transfer strategy to adapt the model to the context of person detection. The resulting model was quantized to reduce its size and improve efficiency in inference times, and then implemented on an ESP32 microcontroller. The communication module uses a LoRa transceiver to transmit alerts generated by person detection, and the power supply module incorporates a system with solar panel, battery, and charging module. This comprehensive solution provides a response to person detection in rural areas with limited resources.
Citación:
---------- APA ----------
Silva, Boris Dorian da. (2025). Módulo de detección de intrusiones para entornos rurales utilizando edge computer vision en microcontroladores. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7829_Silva
---------- CHICAGO ----------
Silva, Boris Dorian da. "Módulo de detección de intrusiones para entornos rurales utilizando edge computer vision en microcontroladores". Tesis de Maestría, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7829_Silva
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