Deep Learning-Based Multiple Object Visual Tracking on Embedded System for IoT and Mobile Edge Computing Applications

Compute and memory demands of state-of-the-art deep learning methods are still a shortcoming that must be addressed to make them useful at IoT end-nodes. In particular, recent results depict a hopeful prospect for image processing using Convolutional Neural Netwoks, CNNs, but the gap between software and hardware implementations is already considerable for IoT and mobile edge computing applications due to their high power consumption. This proposal performs low-power and real time deep learning-based multiple object visual tracking implemented on an NVIDIA Jetson TX2 development kit. It includes a camera and wireless connection capability and it is battery powered for mobile and outdoor applications. A collection of representative sequences captured with the on-board camera, dETRUSC video dataset, is used to exemplify the performance of the proposed algorithm and to facilitate benchmarking. The results in terms of power consumption and frame rate demonstrate the feasibility of deep learning algorithms on embedded platforms although more effort to joint algorithm and hardware design of CNNs is needed.Comment: This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessibl

Amplified Fiber-Optic Recirculating Delay Lines

Experimental and theoretical results on single- and double-amplified recirculating delay lines are presented. One of our aims is to emphasize their application as filters, showing a wide flexibility of design. Analysis of their performance in the spectral and time domains have been carried out. A novel method of understanding the behavior of double structures has been developed and successfully tested with experimental results employing Er-doped fiber amplifiers as delay lines.Publicad

Power Flow and Optimal Power Flow via Physics-Informed Typed Graph Neural Networks

Esta tesis explora las redes neuronales de grafos tipados informadas por la física aplicadas al modelado de redes de transporte de energía eléctrica, concretamente a los problemas de flujo de potencia y flujo de potencia óptimo. Las redes de transporte de energía eléctrica son complejos sistemas interconectados, cruciales para garantizar un suministro estable de electricidad. Para lograr la transición hacia sistemas energéticos asequibles, fiables y sostenibles, la electrificación de diversos sectores económicos y la integración de fuentes de energía renovable en la red de transmisión han aumentado significativamente. La mayoría de las tecnologías para la generación de energía renovable añaden fluctuación e incertidumbre a la generación de electricidad, por lo que, para garantizar un suministro eléctrico eficiente y estable en todo momento, los operadores de la red de transporte deben realizar frecuentes simulaciones de flujo de potencia y de flujo de potencia óptimo para evaluar el estado de la red. Por estas razones es necesario investigar técnicas nuevas, flexibles y más eficientes para resolver estos análisis. Los recientes avances en el aprendizaje automático, y en particular en las redes neuronales artificiales, indican que estos métodos tienen potencial para resolver problemas de análisis de redes eléctricas de forma rápida y fiable. Hasta la fecha, pocos trabajos han intentado aprovechar las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales artificiales para abordar estos temas. Sin embargo, la mayoría de los trabajos publicados no resuelven dos grandes retos: en primer lugar, la necesidad de grandes cantidades de datos de entrenamiento y, en segundo lugar, la falta de capacidad de generalización para analizar redes de transporte realistas con topología variable. En esta tesis, se superan estos inconvenientes introduciendo redes neuronales de grafos tipados, que están especializados para procesar datos estructurados en forma de grafos con distintos tipos de elementos. La red de transmisión puede representarse directamente como un grafo, y al asignar distintos tipos de nodos para representar los diferentes elementos de la red de transmisión, se incrementa la precisión y la interpretabilidad del modelo propuesto. El modelo resultante es un modelo de red de transporte adaptable que puede aplicarse a diversos problemas, como las aplicaciones de flujo de potencia y flujo de potencia óptimo que se presentan en esta tesis. El esquema de aprendizaje presentado está informado por la física, de forma que el entrenamiento no está supervisado, sino que incorpora información de las leyes físicas del sistema subyacente en la función de costo. Además, el modelo resultante puede probarse en redes eléctricas con diferentes configuraciones y, en el caso del flujo de potencia, con redes de diferentes tamaños. Se demuestra que el método propuesto, con las aplicaciones consideradas, consigue resultados similares a los obtenidos con un método convencional pero hasta cuatro órdenes de magnitud más rápido, sin necesidad de datos de entrenamiento y con capacidad de generalización a diferentes redes de transporte. Se puede concluir, por tanto, que el trabajo presentado en esta tesis ofrece un método basado en redes neuronales para agilizar la resolución del complejo sistema de ecuaciones no lineales presente en el problema de flujo de potencia, así como el problema de optimización con restricciones presente en el problema de flujo de potencia óptimo. Estos resultados proporcionan un valioso paso hacia el desarrollo de un sistema general para ayudar a los operadores de sistemas de transmisión a optimizar la integración de nuevas tecnologías en la red convencional, y mejorar la fiabilidad y sostenibilidad de los sistemas eléctricos.<br /

Carbon tax sectoral (CATS) model: a sectoral model for energy transition stress test scenarios

Este artículo presenta un modelo de equilibrio general diseñado para producir escenarios macroeconómicos que incorporen los riesgos de transición asociados a las políticas adoptadas para evitar el proceso de cambio climático (no los riesgos físicos asociados al coste del cambio climático a largo plazo). El modelo está calibrado para la economía española, y puede simular el impacto de shocks en el precio y la cobertura de derechos de emisión de gases efecto invernadero, con particular atención a las asimetrías sectoriales provenientes de i) la intensidad de uso de la energía; ii) la fuente de dicha energía, y iii) las interdependencias entre industrias. Mostramos que, tras un incremento en el precio de los derechos de emisión similar al observado en los últimos años (de aproximadamente 25 € por tonelada de CO2 en 2019 a casi 100 € por tonelada en 2022), el modelo predice una caída acumulada del PIB después de tres años del 0,37 %. La pérdida de valor añadido es muy heterogénea entre distintas industrias, con valores que van de pérdidas del 4 % en las industrias más afectadas a un impacto prácticamente nulo en los sectores menos afectados. En relación con el uso del modelo para pruebas de estrés, esta heterogeneidad apunta a la existencia de riesgos potenciales para la estabilidad financiera, y a la importancia de una correcta diversificación bancaria para disminuir su exposición a los riesgos de transición.This paper presents a general equilibrium sectoral model designed to produce macroeconomic scenarios that incorporate transition risks associated with policies to curb climate change (but not physical risks associated with the long-term costs of climate change). The model is calibrated to the Spanish economy, and can simulate the impact of shocks to the price and coverage of greenhouse gas emission allowances, with particular attention to sectoral asymmetries arising from (i) the energy intensity of each industry, (ii) the source of that energy, and (iii) the interdependencies with other industries. We show that for an increase in the price of emission allowances similar to that observed in recent years (from approximately €25 per tonne of CO2 in 2019 to almost €100 per tonne in 2022) the model predicts a cumulative decline in Spanish GDP after three years of 0.37%. The loss in value added is very heterogeneous across industries, ranging from 4% in the most severely affected industries to virtually no impact in the least affected industries. In terms of the use of the model for stress testing, this heterogeneity points to potential risks for financial stability and the importance of the right diversification for banks to diminish their exposure to transition risks

The design of macroeconomic scenarios for climate change stress tests

The challenges of climate change affect all aspects of the economy, including financial stability, which may be affected both by the physical risks (associated with the climate change process itself) and the transition risks (associated with initiatives to curb the climate change process). This article presents a model designed to produce macroeconomic scenarios, chiefly related to transition risks, to serve as a basis for stress tests to verify that all the components of the financial system are prepared for possible adverse events of this type. In particular, these scenarios are based on a hypothetical rise in the price of CO2 emission allowances, over a 2-5 year horizon. The model simulates the impact of this shock on the Spanish economy, paying particular attention to sectoral asymmetries arising from the intensity with which different types of energy are used in each industry, the interdependencies summarised in the input-output tables for the Spanish economy and the general equilibrium effects in terms of relative price changes and sectoral reallocation

Desarrollo de un programa en Python para seguimiento de imágenes de llamas esféricas

La mejora en la detección de imágenes es importante para la investigación en el campo de la combustión, permitiendo detectar y calcular, por medio de imágenes de alta velocidad, parámetros que caracterizan el comportamiento de la combustión en cada instante. Este proyecto surge de la necesidad de mejorar un programa ya existente, ejecutado en Matlab, que analizaba las llamas esféricas desarrolladas en una combustión para obtener datos de interés para el análisis del proceso, como son el radio del frente de llama o la densidad celular. Con este fin, se ha decidido desarrollar un programa utilizando el lenguaje de programación Python para resolver las carencias del programa de Matlab, empleando la librería OpenCV, que permite detectar los contornos y clasificarlos para obtener los parámetros que caracterizan el proceso. Finalmente, se han llevado a cabo estudios comparativos entre ambos para comprobar las mejoras que ha supuesto realizar el proyecto.Improving image detection is essential for combustion research, enabling the detection and calculation of parameters through videos that characterize combustion behavior at each moment. This project arises from the need to enhance an existing program, run in Matlab, which analyzed combustions to obtain data of interest in the analysis of combustion processes such as flame front radius and cellular density. A program was developed using the Python programming language to address the shortcomings of the Matlab program, employing the OpenCV library to detect image contours and classify them to obtain parameters of the flame front radius and cellular density. Finally, comparative studies were conducted between both programs to verify the improvements achieved by the project.Departamento de Ingeniería Energética y FluidomecánicaGrado en Ingeniería Mecánic

Análisis de ciclo de vida para la selección de electrodos en la electrocoagulación de aguas residuales de la industria papelera

La electrocoagulación es una técnica electroquímica de tratamiento de aguas residuales basada en la generación in situ del coagulante. Se utilizan ánodos sacrificables de Hierro o de Aluminio dando lugar a cationes Fe3+ o Al3+ que actúan como coagulantes de los compuestos orgánicos presentes en el agua residual. La electrocoagulación presenta importantes ventajas en frente de la coagulación convencional con adición de sales, tales como su mejor control de la dosificación, no requiere del almacenamiento de reactivos y genera menor cantidad de fangos. Por contra, el ánodo debe ser sustituido una vez consumido. La electrocoagulación se ha mostrado efectiva en el tratamiento de aguas residuales de la industria papelera, obteniéndose reducciones de DQO superiores al 80%, eliminación de fenoles y color superiores al 90%. La electrocoagulación se puede llevar a cabo con electrodos de Hierro o de Aluminio, así en este trabajo se aplica la metodología del Análisis de Ciclo de Vida para seleccionar el material electródico más adecuado para tratar efluentes de la industria papelera. Así se tendrán en cuenta factores como el impacto ambiental en la producción de los electrodos, el consumo de materiales o el consumo eléctrico del tratamiento.Peer ReviewedPostprint (published version

Normativa en los despliegues de fibra hasta el hogar: Facilitadores y barreras

La conectividad basada en fibra óptica proporciona nuevos servicios que mejoran la calidad de vida, contribuyen a la sostenibilidad y aumentan la competitividad económica. Esta tecnología transforma y mejora nuestra forma vivir, hacer negocios e interactuar. El concepto de banda ancha y la tendencia hacia la utilización masiva de Internet, plantea la duda de cómo se va a poder abastecer la creciente demanda de los usuarios. La utilización de fibra óptica se presenta como una de las opciones predominantes en las infraestructuras de redes de banda ancha, donde existe una constante evolución en innovación y estandarización para lograr la adaptación a las próximas versiones de esta tecnología. El objetivo fundamental de este proyecto, es realizar un análisis de la normativa y regulación existentes en los despliegues de fibra hasta el hogar, para poder considerar cuales son los facilitadores y barreras ante los que nos encontramos en los despliegues. Además, se pretende realizar una comparativa desde el punto de vista técnico de las redes desplegadas en España con respecto al resto de países de la Unión Europea y proponer recomendaciones para mejorar los objetivos de la Agenda Digital Europea en 2020.The connectivity based on optical fiber offers new services that improve the quality of life, they contribute to sustainability and increase economic competitiveness. This technology transforms and improves our way of living, doing business and interacting. The concept of broadband and the trend to the massive use of the Internet, raise the question of how it will be able to cope with cope with the growing demand of users. The use of optical fiber is one of the predominant options in broadband infrastructures, which there are a constant evolution in innovation and standardization to improve to the next versions of this technology. The main objective of this project is to develop an analysis of the current rules and regulations in deployments of fiber to the home, in order to state the drivers and obstacles in those deployments. In addition, it is proposed to make a comparative from the technical point of view of the deployed networks in Spain with respect to the other European countries and to propose recommendations to improve the objectives of the European Digital Agenda in 2020.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale

A Constrained Dual Kalman Filter Based on pdf Truncation for Estimation of Vehicle Parameters and Road Bank Angle: Analysis and Experimental Validation

Vehicles today are equipped with control systems that improve their handling and stability. Knowledge of road bank angle and vehicle parameters is crucial for good behavior in this type of control. This paper develops a new method for estimating different states, such as vehicle roll angle, road bank angle, and vehicle parameters. This method combines a dual Kalman filter with a probability density function truncation method to consider the parameter physical limitations. Experimental results show the effectiveness of the proposed method and demonstrate that the incorporation of parameter constraints improves its estimation accuracy. The proposed method provides an estimation of the parameters and the states' physical meaning and the stable values within the real boundary limits in contrast to other estimation methods.This work was supported by Project TRA2013-48030-C2-1-R from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness. The Associate Editor for this paper was P. Kachroo

Epidermoid cyst in the floor of the mouth of a 3-year-old

Epidermoid cysts are a rare entity in the oral cavity and are even less frequent in the floor of the mouth, representing less than 0.01% of all the cases. We present the case of a 3-year-old girl with a growth in the floor of the mouth with 2 months of evolution and without changes since it was discovered by her parents. The lesion was asymptomatic; it did not cause dysphagia, dyspnea, or any other alteration. A CT scan with contrast was done which revealed the location and exact size of the lesion, allowing an intraoral approach for its excision. The histological examination confirmed the clinical speculation of an epidermoid cyst