Diseño Microelectrónico de Controladores para Convertidores Conmutados Continua-Continua

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Deep Learning para la Detección de Peatones y Vehículos

Dado el reciente desarrollo y el impacto que ha tenido el paradigma de Deep Learning en el campo de la Inteligencia Artificial, el presente trabajo tiene como base el interés en este paradigma de aprendizaje, en específico empleando redes neuronales convolucionales (CNNs), para la detección o clasificación de objetos en imágenes; además se analiza las ventajas de implementar estos algoritmos en hardware. El objeto de estudio del aprendizaje automático es tratar de emular la inteligencia humana de forma artificial. Se ha trabajado en este campo por años, con diferentes enfoques y algoritmos. En la última década, el paradigma del Deep Learning ha revolucionado el estado del arte en tareas como reconocimiento de voz, visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural; que resultaban difíciles de llevar a cabo por una máquina. Las técnicas que predominan en este paradigma son las CNNs, se utilizan como principal algoritmo en tareas que involucran visión artificial, tales como la detección de objetos. Se ha logrado un despunte importante en el reconocimiento de patrones en imágenes y video empleando estas técnicas, al grado de superar la capacidad humana. Un factor importante para ese desarrollo es la capacidad de procesar altos volúmenes de información en aplicaciones exitosas, lo que ha derivado en que los dispositivos empleados para dicho propósito, como GPUs y CPUs multinúcleo requieran de gran cantidad de energía para su funcionamiento. Recientemente, han surgido investigaciones enfocadas en buscar alternativas de hardware, sobre el cual implementar las CNNs de forma eficiente, sobre todo para aplicaciones embebidas. Una de estas alternativas son los Arreglos de Compuertas Programables en Campo (FPGAs), que ofrecen la capacidad de procesamiento en paralelo espacial y temporal, un menor tiempo de latencia y bajo consumo de potencia; lo que resulta ideal para ese tipo de aplicaciones. El presente trabajo se divide en dos partes, por un lado se hace la implementación del paradigma Deep Learning con una CNN para clasificar imágenes de señales de tránsito vehicular (como primer caso de estudio), con el propósito de medir el tiempo de entrenamiento y su desempeño en la clasificación. Por otro lado, se investiga la tecnología relacionada con FPGAs, para determinar la forma en que se puede acelerar el cómputo implicado en ese tipo de redes con estos dispositivos, validándolos como una alternativa de implementación para sistemas embebidos. Los resultados obtenidos en la presente investigación son: 1) La programación, entrenamiento y prueba de una CNN. Se realizaron una serie de experimentos, encontrando un error en la clasificación de 3.25% y un tiempo de entrenamiento de 0.33 horas, para los mejores casos de los ensayos realizados. 2) Se analizan las ventajas de implementar este tipo de algoritmos en FPGAs, sus restricciones, requisitos y tres alternativas de desarrollo.CONACY

"Reconocimiento de voz"

Proyecto de Graduación (Licenciatura en Ingeniería Electrónica) Instituto Tecnológico de Costa Rica. Escuela de Ingeniería Electrónica, 2002.This is a project about speech recognition, had been developing with de objective to establish a precedent to be utilizable on future investigations, like a document of reference and support. Base on two main points: a theory investigations and an implementation of an algorithm to recognition of isolated words. The investigation part is about speech technologies, speech signal processing and a DSP study, this ending because is an important tool in a real implementation. On the implementations, the work was base on two techniques. The first implementation characteristic was the use of DTW algorithm, and the second one used a neural network. The system with the first technique is based on two phases, the training phase, where the database with the words to recognition is created, and the recognition phase itself. The Neural Network system was more flexibility and with less functional blocks, which makes implementation simplify. Without requiring a database this system is easy to training for the recognition of different groups of words.Instituto Tecnológico de Costa Rica. Escuela de Ingeniería Electrónica. Instituto Costarricense de Electricidad

Provisión de servicios de procesado de imágenes basados en arquitecturas orientadas a servicios

Con este proyecto se pretende crear un procedimiento general para la implantación de aplicaciones de procesado de imágenes en cámaras de video IP y la distribución de dicha información mediante Arquitecturas Orientadas a Servicios (SOA). El objetivo principal es crear una aplicación que se ejecute en una cámara de video IP y realice un procesado básico sobre las imágenes capturadas (detección de colores, formas y patrones) permitiendo distribuir el resultado del procesado mediante las arquitecturas SOA descritas en la especificación DPWS (Device Profile for Web Services). El estudio se va a centrar principalmente en la transformación automática de código de procesado de imágenes escrito en Matlab (archivos .m) a un código C ANSI (archivos .c) que posteriormente se compilará para la arquitectura del procesador de la cámara (arquitectura CRIS, similar a la RISC pero con un conjunto reducido de instrucciones). ABSTRACT. This project aims to create a general procedure for the implementation of image processing applications in IP video cameras and the distribution of such information through Service Oriented Architectures (SOA). The main goal is to create an application that runs on IP video camera and carry out a basic processing on the captured images ( color detection, shapes and patterns) allowing to distribute the result of process by SOA architectures described in the DPWS specification (Device Profile for Web Services). The study will focus primarily on the automated transform of image processing code written in Matlab files (. M) to ANSI C code files (. C) which is then compiled to the processor architecture of the camera (CRIS architecture , similar to the RISC but with a reduced instruction set)

Linealización de amplificadores de radiofrecuencia con redes neuronales

Linealización de Amplificadores de Radiofrecuencia con Redes Neuronales:En está tesis doctoral se aborda la linealización de amplificadores de Radiofrecuencia en profundidad.En primer lugar se lleva a cabo una descripción detallada de los diversos sistemas de linealización de amplificadores de radiofrecuencia existentes en la actualidad.Posteriormente se lleva a cabo una minuciosa descripción de la modulación de telecomunicaciones TETRA, sobre la cual va a implementarse el sistema de linealización del amplificador de radiofrecuencia.A continuación se selecciona la tecnología del amplificador de Radiofrecuencia, llevando a cabo un riguroso análisis de las tres tecnologías más importantes (LDMOS, GaN y GaAs) y demostrando las principales ventajas de la solución escogida.Posteriormente, se implementa un sistema de linealización basado en redes neuronales, capaz de linealizar el amplificador de Radiofrecuencia seleccionado, de forma que se cumplan los estándares de telecomunicaciones internacionales para la modulación TETRA y consiguiendo que la complejidad del sistema sea la menor posible, de cara a poder ser implementado empleando los mínimos recursos computacionales y con el menor coste económico posible.Por último se lleva a cabo la implementación física real de la solución completa en un terminal portátil de telecomunicaciones, obteniendo unos excelentes resultados en cuanto a prestaciones y ahorro económico y de recursos computacionales de esta solución respecto a las existentes en el mercado hasta la fecha.<br /

Libro de Memorias: II Congreso de Microelectrónica Aplicada 2011

Este volumen contiene los trabajos presentados para el “Segundo Congreso de Microelectrónica Aplicada (μEA 2011)” que se ha de celebrar en la Ciudad de La Plata durante los días 7, 8 y 9 de Septiembre de 2011. μEA 2011 tiene los siguientes objetivos: • Constituirse en un foro de intercambio de experiencias entre los profesionales y estudiantes de todas las universidades en las áreas de Electrónica. • Comunicar a la sociedad y en nuestro idioma, los logros y resultados obtenidos, en la actividad de investigación dedicada a las aplicaciones de las Micro y Nanotecnologías.. • Incrementar la cooperación entre los grupos industriales y académicos de la Argentina y Latinoamérica con la actividad en el campo de la Microelectrónica y sus Aplicaciones.Centro de Técnicas Analógico-Digitale

Desarrollo de una plataforma domótica mediante el uso de nodos IoT

Este proyecto propone la creación de una red de sensores inalámbricos distribuidos orientados a aplicaciones domóticas, capaces de recolectar variables térmicas y ambientales. El fin de esta red es capturar datos que ayuden a mejorar los sistemas de climatización de las viviendas actuales, contribuyendo al ahorro energético y al confort. Tras el estudio del campo de la tecnología que abarca este tipo de aplicaciones (Internet de las Cosas) y de las soluciones de control térmico actuales, se ha diseñado una arquitectura IoT específica para este problema y se han implementado prototipos funcionales. Un microprocesador de bajo consumo que comanda los sensores necesarios, se comunica mediante WIFI con un servidor central, el cual almacena y administra la información recibida. Asimismo, se ha implementado una interfaz para que el usuario pueda monitorizar la red de sensores en tiempo real y acceder a los datos recogidos para su uso en otras aplicaciones. Si bien estos datos tienen un uso potencial en el control térmico de viviendas, la red de sensores diseñada podría ser fácilmente redimensionada y adaptada para operar en otro tipo de entornos, como ciudades inteligentes o control de procesos industriales

Implementación de un juguete inteligente para la enseñanza de niños de 2 a 7 años, usando una técnica de Soft Computing.

El presente trabajo de titulación tuvo como objetivo implementar un juguete inteligente para la interacción lúdica y cognitiva para niños en etapa pre operacional, creando ambientes favorables para la percepción de colores y figuras geométricas. El dispositivo juguetrónico pone a disposición del usuario una interfaz gráfica con varias opciones en las que se incluyen cuentos, canciones, juegos, galería de imágenes y reconocimiento facial (Face ID) para activar el programa de enseñanza. El sistema de reconocimiento facial se basa en el uso de clasificadores cascada y algoritmo AdaBoost para entrenar una red neuronal, implementada como una adaptación del modelo propuesto por Paul Viola y Michael Jones. Se emplearon técnicas de Visión Artificial para determinar el contorno y color de objetos 2D en espacios controlados y un filtro de tonos en tiempo real para hallar los valores de las bandas espectrales en formato RGB. Toda esta información fue procesada en un minicomputador Raspberry Pi. También se implementó un sistema de locomoción diferencial que le permite al robot desplazarse sobre superficies planas junto a sensores que emiten señales a un procesador arduino para coordinar movimientos y planificar trayectorias. Los resultados obtenidos de la interacción con niños fueron satisfactorios, de una muestra de 192 niños al 98.44 % le agrado. Por otro lado, especialistas en psicología y educación calificaron al robot como un recurso didáctico innovador y que aporta a la educación especial ayudando a niños con deficiencia intelectual. Con la implementación del juguete inteligente se recomienda profundizar en la investigación que permita contribuir al levantamiento de las bases cognitivas.The present titling work had as objective to implement an intelligent toy for the playful and cognitive interaction for children in pre-operational stage, creating favorable environments for the perception of colors and geometric figures. The playhead device provides users with a graphical interface with several options including stories, songs, games, image gallery and facial recognition (Face ID) to activate the teaching program. The face recognition system is based on the use of cascade classifiers and AdaBoost algorithm to train a neuronal network, implemented as an adaptation of the model proposed by Paul Viola and Michael Jones. Artificial Vision techniques were used to determine the contour and color of 2D objects in controlled spaces and a real-time tone filter to find the values of the spectral bands in RGB format. All this information was processed on a Raspberry Pi minicomputer. Also, a differential locomotion system was implemented that allows the robot to move on flat surfaces together with sensors that emit signals to an Arduino processor to coordinate movements and to plan trajectories. The results obtained from the interaction with children were satisfactory, out of a sample of 192 children, 98.44% liked it. On the other hand, specialists in psychology and education qualified the robot as an innovative didactic resource and that contributes to special education helping children with intellectual deficiency. With the implementation of the intelligent toy it is recommended to deepen the research that allows to contribute to the raising of the cognitive bases

Detección automática, clasificación y reconocimiento de escorpiones mediante técnicas de Aprendizaje Profundo

La detección e identificación temprana de los escorpiones es esencial debido a la peligrosidad de estos arácnidos que ponen en riesgo la salud de la población, en particular, de los sectores más vulnerables al veneno de un escorpión, como son las personas hipertensas, cardíacas o diabéticas, pero también los niños y los ancianos. A su vez, la detección y clasificación de escorpiones puede ser útil con fines de investigación biológica para estudiar las diferentes variedades de géneros y especies. En este trabajo, con el propósito de brindar herramientas de prevención alternativas, se desarrollaron novedosos sistemas automáticos y en tiempo real para detectar y clasificar escorpiones, utilizando heurísticas de visión artificial y Aprendizaje Profundo, basados en las características de la forma y la propiedad de fluorescencia de los escorpiones cuando son expuesto a luz ultravioleta. En particular, se han investigado las tres especies de escorpiones que se encuentran en la ciudad de La Plata: Bothriurus bonariensis (sin importancia sanitaria), Tityus carrilloi y Tityus confluens (ambas de importancia sanitaria). Durante este trabajo se llevaron a cabo comparaciones entre diferentes modelos basados en Aprendizaje Profundo utilizados para detectar e identificar escorpiones, ya sea por género peligroso o no peligroso, como para determinar su especie dentro de un mismo género. Los resultados satisfactorios obtenidos indican que los sistemas desarrollados pueden, de forma temprana, precisa, no invasiva y segura, detectar y clasificar escorpiones, incluso dentro de un ambiente no controlado, es decir, cuando el escorpión se encuentra cerca de otros objetos que podrían dificultar su detección. Los sistemas de detección y clasificación desarrollados en este trabajo se implementaron como una aplicación móvil, con la ventaja de la portabilidad y la facilidad de acceso a la población, que puede ser utilizada como una herramienta de prevención eficaz para minimizar las picaduras de escorpiones y ayudar a reducir el daño que pueden ocasionar a las poblaciones expuestas a estos arácnidos. Además, estos sistemas son fácilmente escalables a otros géneros y especies de escorpiones para ampliar la región donde se puedan utilizar estas aplicaciones.Facultad de Ingenierí