Entrenador para FPGAs con microcontrolador

Las FPGAs (Field-Programmable Gate Array) son dispositivos programables cada vez más usados en el ámbito de la electrónica debido a su gran versatilidad, su capacidad de ser reprogramadas y su bajo coste. En este proyecto se pretende diseñar una placa de circuito impreso de bajo coste basada en una FPGA del fabricante Lattice controlada mediante un microcontrolador LPC1114. La placa está destinada principalmente al ámbito educativo para poder aprender y desarrollar con ella. Se puede usar para aprender nociones de programación de diferentes lenguajes, desde C hasta lenguajes de descripción de hardware (HDL) como Verilog. También se puede usar para iniciarse o profundizar en los circuitos electrónicos digitales y los protocolos de comunicación como, por ejemplo, SPI. Además, a la placa se la puede conectar una pantalla TFT, mediante los conectores ya integrados, para usar la FPGA como un controlador de vídeo.FPGAs (Field-Programmable Gate Array) are programmable devices increasingly used in the field of Electronics due to its versatility, reprogram capability and low cost. This project aims to develop a low-cost printed circuit board (PCB) based on a Lattice FPGA controlled by a LPC1114 microcontroller. The board is mainly intended to provide a learning environment for developing. It performs well as a learning platform for different programming languages, from C to hardware description languages (HDL) such as Verilog. Furthermore, it can be used to learn both basic or advanced digital electronic circuits and communication protocols including SPI. Finally, a TFT display can be attached to the board using the integrated connectors to use the FPGA as a video controller.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Diseño de un umbral dinámico para la mejora de algoritmos de verificación facial a diferentes distancias

Los sistemas de verificación facial están presentes en multitud de situaciones cotidianas que se encuentran en el día a día como por ejemplo desbloquear el teléfono móvil. Las verificaciones faciales desde drones son una posibilidad para no interferir o invadir la privacidad de la persona siendo verificada. Pero para ello, hace falta un sistema que pueda realizarlas desde largas distancias, lo que conlleva una resolución muy baja de la cara de la persona. En este proyecto se propone un sistema con umbrales dinámicos que varían en función de la distancia del dron a la persona para mejorar la precisión de los algoritmos de verificación facial sin tener que reentrenarlos. Se ha conseguido mejorar la precisión de todos los algoritmos de verificación facial comparados hasta en un 30% en distancias entre 2 y 30 metros, alcanzando como máximo un 96,8%. Además, se han usado dos métricas diferentes para poder compararlas y analizar cuál funciona mejor con cada algoritmo y a qué distancias. Con ello se ha logrado un sistema de verificación facial que puede funcionar en drones de bajo presupuesto sin tener que usar una cámara de muy alta resolución y coste. Con nuestro sistema se pueden realizar verificaciones de una cara teniendo una resolución únicamente de aproximadamente 15 pixeles de tamaño.Face verification systems are used in everyday situations such as unlocking a smartphone. Face verifications from drones are a possibility to avoid invading the privacy of the person being verified. For that, a system that can verify at long distances with low resolution faces is needed. This project proposes a system with dynamic thresholds that vary according to the distance from the drone to the person to improve the accuracy of the face verification algorithms without further training. The accuracy has been improved by 30% in some cases between 2 and 30 meters achieving a maximum of 96.8%. Two metrics has been used to compare which one is better for each distance and algorithm. A face verification system has been achieved that can work in low-cost drones without a high resolution and expensive camera. Our system can perform face verification with a face resolution of only 15 pixels.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Ingeniería de Telecomunicació

Efficient CNN-based low-resolution facial detection from UAVs

Face detection in UAV imagery requires high accuracy and low execution time for real-time mission-critical operations in public safety, emergency management, disaster relief and other applications. This study presents UWS-YOLO, a new convolutional neural network (CNN)-based machine learning algorithm designed to address these demanding requirements. UWS-YOLO’s key strengths lie in its exceptional speed, remarkable accuracy and ability to handle complex UAV operations. This algorithm presents a balanced and portable solution for real-time face detection in UAV applications. Evaluation and comparison with the state-of-the-art algorithms using standard and UAV-specific datasets demonstrate UWS-YOLO’s superiority. It achieves 59.29% of accuracy compared with 27.43% in a state-of-the-art solution RetinaFace and 46.59% with YOLOv7. Additionally, UWS-YOLO operates at 11 milliseconds, which is 345% faster than RetinaFace and 373% than YOLOv7