Conteo de personas usando Channel State Information generado por WiFI y algoritmos de Machine Learning y Deep Learning

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dc.contributor.authorTorres Cerda, Miguel Ángel
dc.contributor.codirectorCaro Gutiérrez, Jesús
dc.contributor.directorGonzález Navarro, Félix Fernando
dc.coverage.placeofpublicationMexicali, Baja California.
dc.date.accessioned2025-03-18T02:23:53Z
dc.date.available2025-03-18T02:23:53Z
dc.date.created2025
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Instituto de Ingeniería, Mexicali.
dc.degree.grantorTesis de Maestría / master Thesis.
dc.degree.nameMaestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería.
dc.description.abstractEl conteo de personas es una técnica que nos ayuda en situaciones como mantener la salud dentro de edificios o regular sistemas A/C. En esta Tesis se presentan dos experimentos de conteo de personas que utilizan el acercamiento de Channel State Information generado a partir de una red WiFi para generar un conjunto de datos, el cual es explorado mediante algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, pasando previamente por etapas de procesamiento de datos. De los dos sistemas presentados, el segundo es el que presenta un mayor rendimiento. En el análisis de los algoritmos de Deep Learning se presenta la posibilidad de crear una aplicación de tiempo real que se encargue del conteo de personas utilizando dispositivos ESP32 y el algoritmo de clasificación 1DCNN. Los resultados en la tasa de reconocimiento del sistema nos presentan un sistema confiable, que puede medir al 100% de precisión cuando una habitación se encuentra vacía, hay 1 persona dentro, o hay más de 2 personas.
dc.format.extent88 p. ; il. col.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/12113
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1UEJeuN6PZtb_02mFe12h-bfv2ao6uDd1/view?usp=sharing
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectAprendizaje profundo (Machine learning) ||Tesis y disertaciones académicas||Aprendizaje profundo (aprendizaje automático): aplicaciones industriales: estudios de casos ||Tesis y disertaciones académicas||Aprendizaje automático (inteligencia artificial) ||Tesis y disertaciones académicas||lemb
dc.subject.lccQ325.73 T67 2025
dc.titleConteo de personas usando Channel State Information generado por WiFI y algoritmos de Machine Learning y Deep Learning
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas.
dc.uabc.bilbiotecaMEXICALI
dc.uabc.identifier272377
dc.uabc.numInventarioMXL125427
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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