Software para detección de movimientos humanos en señales wifi utilizando algoritmos de aprendizaje de máquinas [recurso electrónico] / Emmanuel López Hernández ; director, Félix Fernando González Navarro ; codirector, Brenda Leticia Flores Ríos

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dc.contributor.authorLópez Hernández, Emmanuel
dc.contributor.codirectorFlores Ríos, Brenda Leticia
dc.contributor.directorGonzález Navarro, Félix Fernando
dc.coverage.placeofpublicationMexicali, Baja California.
dc.date.accessioned2025-09-03T03:58:24Z
dc.date.available2025-09-03T03:58:24Z
dc.date.created2021
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.abstractEn la actualidad el uso de tecnologías de red, software y Data Mining es com ́un en diferentes ́ambitos: académicos, empresariales, salud, etc. Por ello, se ha pensado y desarrollado una solución de software que contempla el manejo de señales WiFi bajo el est ́andar IEEE 802.11n (WiFi 4) utilizado ampliamente en las comunicaciones inal ́ambricas, que además haga uso de los datos recolectados del medio ambiente a través de algoritmos de aprendizaje m ́aquina con el fin de realizar una correcta detección de actividades humanas, aprovechando los beneficios de cada una de estas disciplinas. Se ha denominado WIFIALR a la presente solución de software, que es capaz de identificar entre diferentes tipos de actividades al interior: GO TO BED, FALL, PICK UP, RUN, SIT DOWN, STAND UP y WALK empleando t ́ecnicas de aprendizaje m ́aquina. Como resultado de la ejecuci ́on del software, se genera una alerta a trav ́es de con- sola de comandos y mediante una interfaz de ventana, las cuales son mostradas al usuario como respuesta de la actividad humana realizada a trav ́es de la LOS (Linea de Visi ́on, por sus siglas en ingl ́es), de dos dispositivos WiFi de transmisi ́on y recepci ́on. Esta soluci ́on tiene un gran potencial en cuanto a asistencia m ́edica se refiere, especialmente para personas con discapacidad y adultos mayores con riesgos de sufrir ca ́ıdas o de realizar actividades arriesgadas para su salud; en cuanto al tema de seguridad, se puede emplear para prevenci ́on de robos a casas habitaci ́on; as ́ı como en el ambiente laboral en f ́abricas, para evitar riesgos y accidentes laborales, y alertar sobre una violaci ́on al espacio seguro, o una acción ́on de movimiento inseguro.
dc.format.extent122 p.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/12528
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1c_12ojpzyDfKCMkTetwd5ArNixy6oxBs/view?usp=sharing.
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectSistemas de comunicación inalámbrica||Tesis y disertaciones académicas||Innovaciones tecnológicas
dc.subject.lccTK5103.2 L66 2021
dc.titleSoftware para detección de movimientos humanos en señales wifi utilizando algoritmos de aprendizaje de máquinas [recurso electrónico] / Emmanuel López Hernández ; director, Félix Fernando González Navarro ; codirector, Brenda Leticia Flores Ríos
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas
dc.uabc.bilbiotecaMEXICALI
dc.uabc.identifier249937
dc.uabc.numInventarioMXL123425
dc.uabc.typeMaterialTESIS
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