Ingeniería de Sistemas · 2023
Prototipo de plataforma IoT para el control de acceso al hogar mediante el uso de una cerradura electrónica con doble autenticación: reconocimiento facialy teclado numérico
Un informe de hurto a viviendas deja en evidencia de que en lo corrido del año 2022 hasta el mes de agosto se habían registrado un total de 16056 hurtos a viviendas, de los cuales 577 fueron realizados con una llave maestra y 9690 fueron realizados sin empleo de arma (Policía Nacional de Colombia, 2022). La seguridad y la privacidad son aspectos importantes y fundamentales en la vida cotidiana, sobre todo cuando se refiere al hogar, cuando se habla del ingreso a la vivienda, las personas esperan contar con la confianza de salir de sus hogares y no ser víctimas de un robo, ya que allí se encuentran sus hijos, mascotas, o cualquier tipo de objetos de valor, estos hurtos pueden ser por diferentes circunstancias, por lo que es necesario crear herramientas eficientes y eficaces en el control de acceso al hogar, que brinden confianza y aprovechen mejor la tecnología de la cual disponemos actualmente.
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Contenido
- Introducciónp. 16
- Planteamiento del problemap. 19
- Objetivosp. 21
- 2.1. Objetivo Generalp. 21
- 2.2. Objetivos Específicosp. 21
- Marco referencialp. 22
- 3.1. Marco Conceptualp. 22
- 3.1.1. Reconocimiento facialp. 22
- 3.1.2. Computadora móvilp. 28
- 3.1.3. Microcontroladorp. 32
- 3.1.4. Cerradura electrónicap. 33
- 3.1.5. Aplicación Webp. 34
- 3.1.6. Bases de Datosp. 37
- 3.1.7. IoTp. 39
- 3.1.8. HTTP (Hypertext Transfer Protocol)p. 39
- Antecedentesp. 39
- 4.1. Lockey Colombia: Cerradura electrónica Facelokp. 40
- cerraduras electrónicasp. 40
- 4.3. Cerradura electrónica inteligente para el hogarp. 40
- reconocimiento facialp. 22
- Marco Metodológicop. 42
- 5.1. Fase 1: Búsqueda de tecnologías y capacitación tecnológicap. 42
- 5.2. Fase 2: Análisis y diseño de la arquitectura del sistemap. 43
- 5.3. Fase 3: Implementación del modelo de inteligencia artificialp. 44
- 5.4. Fase 4: Desarrollo e Implementación del Prototipo y la Plataforma IoTp. 45
- 5.5. Fase 5: Evaluación y Validación de requerimientos del prototipop. 45
- 5.6. Fase 6: Entrega del Prototipo Finalp. 47
- Capacitación tecnológicap. 47
- 6.1. Capacitación técnica y tecnológicap. 47
- Diseño Experimentalp. 50
- 7.1. Definición de requerimientos funcionales y no funcionalesp. 50
- 7.1.1. Requerimientos funcionalesp. 51
- 7.1.2. Requerimientos no funcionalesp. 52
- 7.2. Análisis de requerimientosp. 54
- 7.2.1. Casos de usop. 54
- 7.2.2. Diagrama de actividadesp. 55
- 7.3. Comparación y selección de tecnologías y componentesp. 59
- 7.3.1. Comparación de bases de datosp. 59
- 7.3.2. Comparación de lenguajes y frameworks para el backendp. 60
- 7.3.3. Comparación de lenguajes y frameworks para el frontendp. 61
- 7.3.4. Comparación de computadoras móvilesp. 61
- 7.3.5. Comparación de librerías de reconocimiento facialp. 63
- 7.4. Modelo de datosp. 64
- 7.5. Diseño del Mockupp. 65
- 7.6. Diseño de la arquitecturap. 69
- Prototipadop. 72
- 8.1. Software de gestión de actividadesp. 72
- 8.2. Control de versiones y repositoriop. 72
- 8.3. Prototipo 1p. 73
- 8.3.1. Desarrollo del softwarep. 73
- 8.3.2. Implementación del modelo de reconocimiento facialp. 80
- 8.3.3. Configuración del hardwarep. 84
- 8.4. Análisis de prototipo 1p. 85
- 8.5. Prototipo 2p. 87
- 8.5.1. Análisis y rediseñop. 87
- 8.5.2. Software del prototipo 2p. 92
- 8.5.3. Implementación del modelo de reconocimiento facial en el frontendp. 94
- 8.5.4. Implementación del hardware e integración con aplicación webp. 95
- 8.5.5. Prototipo funcional finalp. 97
- Presentación de resultadosp. 99
- 9.1. Pruebas al prototipop. 99
- 9.2. Informe de resultadosp. 106
- Conclusionesp. 109
- Trabajo futurop. 111
- Referencias Bibliográficasp. 113
- Apéndicesp. 118
- Tabla 1 Definición de roles y funcionalidadesp. 50
- Tabla 2 Requerimientos funcionales del aplicativo webp. 51
- Tabla 3 Requerimientos funcionales del sistemap. 52
- Tabla 4 Requerimientos no funcionales del aplicativo webp. 53
- Tabla 5 Requerimientos no funcionales del sistemap. 53
- Tabla 7 Prototipo 1 - Cumplimiento de requerimientos funcionales del sistemap. 87
- Tabla 8 Resultado de las pruebas de reconocimiento facialp. 99
- Tabla 10 Prototipo 2 - Cumplimiento de requerimientos funcionales del sistemap. 107
- Figura 1 Codificación de imagen en vector de 128-dp. 23
- Figura 2 Comparación de rostros con los vectores de 128-dp. 24
- Figura 3 Triple en Deep Learningp. 25
- Figura 4 Khadas VIM4p. 29
- Figura 5 Orange Pi 3 LTSp. 30
- Figura 6 Raspberry Pi4p. 31
- Figura 7 Jetson Nano 2GBp. 31
- Figura 8 I/O ESP32p. 32
- Figura 9 Cerradura Solenoidep. 33
- Figura 10 Esquema de metodología de trabajop. 42
- Figura 11 Curso Angular: De cero a expertop. 48
- Figura 12 Curso Node: De cero a expertop. 49
- Figura 13 Diagrama de casos de usop. 55
- Figura 14 Diagrama de actividades para ingreso al hogarp. 57
- Figura 15 Diagrama de actividades para creación de usuarios nuevosp. 58
- Figura 16 MongoDB Cloudp. 59
- Figura 17 MongoDB Compassp. 60
- Figura 18 Modelo de datosp. 64
- Figura 19 Mockup del Loginp. 65
- Figura 20 Mockup vista inicialp. 67
- Figura 21 Mockup gestión de usuariosp. 68
- Figura 22 Mockup creación de usuariosp. 68
- Figura 23 Mockup Dashboard de usuariop. 69
- Figura 24 Visión de arquitectura Prototipo 1p. 70
- Figura 25 Trello - Tablero de gestión de actividadesp. 72
- Figura 26 Repositorio GitHubp. 73
- Figura 27 Función para levantar servidor webp. 74
- Figura 28 Configuraciones en MongoDB Cloudp. 76
- Figura 29 Frontend - Vista del Loginp. 77
- Figura 30 Frontend - Vista del dashboard de todos los usuariosp. 78
- Figura 31 Frontend - Vista del dashboard de todos los usuariosp. 78
- Figura 32 Frontend - Vista de usuarios registradosp. 79
- Figura 33 Frontend - Formulario de registro de usuariosp. 79
- Figura 34 Frontend - Vista de información personalp. 80
- Figura 35 Reconocimiento facial con usuario desconocido en el sistemap. 81
- Figura 36 Reconomiciento facial con usuario registradop. 82
- Figura 37 Vulnerabilidad del modelo de reconocimiento facialp. 83
- Figura 38 Mejora de parpadeos al modelo de reconocimiento facialp. 83
- Figura 39 Jetson Nano conectada a electricidad y videop. 84
- Figura 40 Imagen de salida de video de la Jetson Nanop. 85
- Figura 41 Prototipo 2 - Diagrama de actividades para ingreso al hogarp. 88
- Figura 42 Módulo Relép. 90
- Figura 43 Prototipo 2 - Mockup de vista de reconocimiento facialp. 91
- Figura 44 Prototipo 2 - Arquitectura del sistemap. 92
- Figura 45 Prototipo 2 - Captura de foto desde frontendp. 93
- Figura 46 Prototipo 2 - Reconocimiento facial éxitosop. 93
- Figura 47 Importe de librería face apip. 94
- Figura 48 Cargue de modelos de reconocimiento facialp. 94
- Figura 49 Prototipo 2 - Arquitectura hardwarep. 96
- Figura 50 Implementación de biblioteca ESPAsyncWebServerp. 97
- Figura 51 Prototipo Funcional Finalp. 98
- Figura 52 Prototipo funcional - prueba reconocimiento con gafasp. 100
- Figura 53 Prototipo funcional - prueba reconocimiento con gafas fallidop. 101
- facial fallidop. 102
- Figura 56 Prototipo funcional - prueba reconocimiento con poca luzp. 103
- Figura 57 Prototipo funcional - prueba reconocimiento con poca luz fallidop. 103
- Figura 58 Prototipo funcional - prueba reconocimiento en condiciones optimasp. 104
- encontradop. 105
- Figura 61 Configuración OpenCV sin CUDA en Jetpackp. 118
- Figura 62 Configuración de OpenCV con CUDAp. 119