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Sistema de Apoyo Guía para Personas con Discapacidad Visual Basado en Visión Artificial y desarrollo electrónico
| dc.rights.license | abierto | es_ES |
| dc.contributor.advisor | PERICO REMOLINA, LUIS FERNANDO | |
| dc.contributor.author | PIMIENTO RINCON, MARLON FREDY | |
| dc.contributor.other | URBINA LEAL, JUAN FERNANDO | |
| dc.coverage.spatial | Bucaramanga | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2026-04-07T19:50:16Z | |
| dc.date.available | 2026-04-07T19:50:16Z | |
| dc.identifier.citation | N/A | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23244 | |
| dc.description | SISTEMAS, TELECOMUNICACIONES. | es_ES |
| dc.description.abstract | El presente proyecto de grado tiene como objetivo diseñar un sistema de apoyo guía para personas con discapacidad visual, basado en visión artificial y retroalimentación auditiva, con el fin de facilitar su movilidad, en entornos cotidianos. Esta investigación surge ante las barreras significativas que enfrentan las personas con discapacidad visual al desplazarse. La metodología empleada se desarrolló bajo un enfoque tecnológico y experimental. En una primera etapa se realizó la selección del hardware y software necesarios para la captura, transmisión y procesamiento de imágenes, considerando criterios de eficiencia y compatibilidad ,se envía la foto, se evalúa por medio de 7 modelo de visión artificial, verificando si la imagen contiene elementos con los que se entrenaron los modelos de visión artificial, se desarrolló una interfaz de comunicación auditiva que traduce la información visual procesada en mensajes de audio comprensibles para el usuario. El sistema se compone de una arquitectura cliente–servidor, en la cual un dispositivo de captura, módulo ESP32S3-CAM, envían una imagen a través de una red WiFi hacia un servidor, En el servidor, las imágenes son procesadas mediante modelos de aprendizaje profundo, utilizando la arquitectura YOLOv8 y BLIP, con el fin de detectar objetos y analizar el entorno para identificar posibles obstáculos del entorno. Los resultados obtenidos por los modelos de detección y análisis son integrados en un pipeline multimodal, que produce una salida estructurada en formato de texto que luego es convertida a audio por medio de SILERO-TTS Finalmente, la respuesta del sistema es enviada nuevamente al usuario, proporcionando retroalimentación auditiva adecuada sobre el entorno analizado. Este trabajo demuestra la posibilidad de integrar modelos de visión por computador y procesamiento de audio, destacando su aplicabilidad en escenarios donde se requiere asistencia automatizada basada en el reconocimiento del entorno. | es_ES |
| dc.description.sponsorship | N/A | es_ES |
| dc.description.tableofcontents | RESUMEN EJECUTIVO 12 INTRODUCCIÓN 15 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 18 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 18 1.1.1. CAUSAS PRIMARIAS: 18 1.1.2. CAUSAS SECUNDARIAS: 18 1.2. JUSTIFICACIÓN 20 1.3. OBJETIVOS 22 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 22 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 23 1.4. ESTADO DEL ARTE 23 2. MARCO REFERENCIAL 25 ANTECEDENTES TECNOLÓGICOS EN COLOMBIA PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD VISUAL 28 2.1. MARCO TEORICO 30 2.1.1. VISIÓN ARTIFICIAL 30 2.1.2. PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES 30 2.1.3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO 30 2.1.4. SISTEMAS EMBEBIDOS 31 2.1.5. ARDUINO: ¿QUE ES? 31 2.2. MARCO LEGAL 31 2.2.1. LEY 1346 DE 2009: 32 2.2.2. LEY 1618 DE 2013 32 2.2.3. LEY 1581 DE 2012 33 2.2.4. DECRETO 1421 DE 2017 33 2.3. MARCO CONCEPTUAL 34 2.3.1. DISCAPACIDAD VISUAL 34 2.3.2. AUTONOMÍA: 35 2.3.3. MOVILIDAD ASISTIDA: 35 2.3.4. DETECCIÓN DE OBJETOS: 36 2.3.5. RETROALIMENTACIÓN AUDITIVA: 36 2.3.6. TECNOLOGÍAS INCLUSIVAS: 36 2.3.7. SISTEMAS PORTÁTILES (WEARABLES): 37 2.3.8. YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE): 37 2.3.9. CORE ESP32: 38 2.3.10. HTML: 38 2.3.11. CSS: 38 2.3.12. PYTHON: 38 2.3.13. FRAMEWORK DJANGO 39 2.3.14. OPENCV 39 2.3.15. BLIP (TRANSFORMER DE HUGGINFACE) 39 2.3.16. SILERO TTS 40 2.4. MARCO AMBIENTAL 40 2.4.1. NACIONAL (COLOMBIA) 40 2.4.2. INTERNACIONAL 42 2.5. MARCO HISTÓRICO 42 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 44 3.1. TIPO DE INVESTIGACIÓN 44 3.2. ENFOQUE DE LA INVESTIGACIÓN 45 3.3. MÉTODO DE INVESTIGACIÓN 46 3.4. TÉCNICAS E INSTRUMENTOS 47 3.5. DISEÑO EXPERIMENTAL 49 3.5.1. ENTORNO DE PRUEBA 49 3.5.2. CONDICIONES EXPERIMENTALES 50 3.5.3. VARIABLES DEL ESTUDIO 51 3.6. FASES DE LA INVESTIGACIÓN 52 3.6.1. FASE 1. ANÁLISIS Y SELECCIÓN DE TECNOLOGÍAS 53 3.6.2. FASE 2. PREPARACIÓN DE DATASETS Y ENTRENAMIENTO DE MODELOS DE VISIÓN ARTIFICIAL 53 3.6.3. FASE 3. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE LA ARQUITECTURA DEL SISTEMA 54 3.6.4. FASE 4. DESARROLLO DE LA INTERFAZ DE RETROALIMENTACIÓN AUDITIVA 54 3.6.5. FASE 5. PRUEBAS Y VALIDACIÓN DEL SISTEMA 54 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 56 4.1. DISEÑO DE HARDWARE 57 4.2. DISEÑO DEL SOFWARE 64 4.2.1. FASE 1. CÓDIGO ENTRENAMIENTO DE MODELOS DE VISIÓN ARTIFICIAL. 64 4.2.2. FASE 2. PROCESO DE CONFIGURACIÓN DE SERVIDOR CON GPU NVIDIA. 64 4.2.3. FASE 3. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DEL CÓDIGO DEL SISTEMA 64 4.2.1. FASE 1. CÓDIGO ENTRENAMIENTO DE MODELOS DE VISIÓN ARTIFICIAL 64 4.2.2. FASE 2. PROCESO DE CONFIGURACIÓN DE SERVIDOR CON GPU NVIDIA. 82 4.2.2.1. CONFIGURACION DE SERVIDOR EN RUNPOD 83 4.2.3. FASE 3. DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DEL CÓDIGO DEL SISTEMA 89 5. RESULTADOS 122 5.1. FUNCIONAMIENTO GENERAL DEL SISTEMA (PROCESOS EVALUADOS) 123 5.2. PRUEBAS DE TRANSMISIÓN Y PROCESAMIENTO (CANAL DE COMUNICACIÓN) 124 5.3. PRUEBAS DE FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA 126 5.4. TIEMPOS PROMEDIO DE RESPUESTA DEL SISTEMA 128 5.5. ANÁLISIS DE RESULTADOS 130 6. CONCLUSIONES 131 7. RECOMENDACIONES 134 7.1. POSIBLES MEJORAS Y AMPLIACIONES DEL PROTOTIPO 134 7.1.1. MEJORA EN LA DETECCIÓN(YOLOV8) Y RECONOCIMIENTO DEL ENTORNO(BLIP) 134 7.1.2. IMPLEMENTACIÓN DE RECONOCIMIENTO DE TEXTO (OCR) 134 7.1.3. INTERACCIÓN POR COMANDOS DE VOZ 135 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 136 9. ANEXOS 140 | es_ES |
| dc.publisher | UTS | es_ES |
| dc.subject | Discapacidad visual, visión artificial, sistemas de apoyo, movilidad segura, retroalimentación auditiva. | es_ES |
| dc.title | Sistema de Apoyo Guía para Personas con Discapacidad Visual Basado en Visión Artificial y desarrollo electrónico | es_ES |
| dc.type | degree work | es_ES |
| dc.rights.holder | CC. | es_ES |
| dc.date.emitido | 2026-04-06 | |
| dc.dependencia | fcni | es_ES |
| dc.proceso.procesouts | investigacion | es_ES |
| dc.type.modalidad | desarrollo_tecnológico | es_ES |
| dc.format.formato | es_ES | |
| dc.titulog | INGENIERO DE SISTEMAS | es_ES |
| dc.educationlevel | Profesional | es_ES |
| dc.contibutor.evaluator | evaluador | es_ES |
| dc.date.aprobacion | 2026-03-24 | |
| dc.description.programaacademico | INGENIERIA DE SISTEMAS | es_ES |
| dc.dependencia.region | bucaramanga | es_ES |
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