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Gestión inteligente del tráfico vehicular en el parqueadero del campus ing. Manuel Haz Álvarez de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo.
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Villarroel Intriago, Solange Isabela; Torres Quijije, Ángel Iván
El presente proyecto, titulado "Gestión inteligente del tráfico vehicular en el parqueadero del campus Ing. Manuel Haz Álvarez de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo (UTEQ)", tiene como objetivo principal resolver los problemas de congestión vehicular a través de la implementación de un sistema inteligente. Para ello, se empleó el modelo de visión artificial YOLOv8, el cual fue entrenado para detectar y gestionar en tiempo real los espacios de estacionamiento disponibles. Dicho sistema, desarrollado sobre una Raspberry Pi 4, permite visualizar la disponibilidad de espacios en un monitor, lo que mejora significativamente la fluidez vehicular y reduce la congestión. Además, la investigación analiza los factores que contribuyen al problema, complementando con una discusión detallada sobre las tecnologías, dispositivos electrónicos y herramientas más idóneas para optimizar el flujo de tráfico en el campus.
Eficiencia energética para sistemas de internet de las cosas en redes de quinta generación.
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Vinueza Loor, Julius Manuel; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
La presente investigación aborda la eficiencia energética de los sistemas de Internet de las Cosas (IoT) en el contexto de redes de quinta generación (5G). Mediante simulaciones en entornos controlados, se evaluó el consumo energético y se diseñaron estrategias de optimización basadas en técnicas avanzadas de gestión de energía, como los modos de reposo profundo y espera. Los resultados obtenidos evidencian una reducción significativa en el consumo energético, especialmente en escenarios de alta demanda, lo que permite mejorar la sostenibilidad y el rendimiento operativo de estos sistemas. Este trabajo también resalta el potencial de las redes 5G para soportar aplicaciones IoT en ámbitos como la salud, la agricultura y los hogares inteligentes, garantizando un uso más eficiente de los recursos. Las estrategias propuestas promueven una adopción tecnológica sostenible, contribuyendo al desarrollo de infraestructuras digitales más responsables con el medio ambiente y económicamente viables. Los hallazgos subrayan la importancia de integrar soluciones energéticamente eficientes en el diseño y despliegue de estas tecnologías para maximizar su impacto positivo en diversos sectores.
Aplicación móvil para el reconocimiento de expresiones faciales en el autismo infantil.
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Aguirre Gómez , Jorge Alexánder; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
Este proyecto desarrolló una aplicación móvil para el reconocimiento de expresiones faciales en infantes con autismo con la finalidad de mejorar las intervenciones educativas y terapéuticas. La metodología incluyó una revisión bibliográfica inicial para seleccionar modelos de aprendizaje profundo, seguida de la recopilación de 2000 imágenes clasificadas en cuatro emociones (alegría, ira, miedo y tristeza) para entrenar un modelo de clasificación de imágenes basado en MobileNetV2. El modelo se analizó utilizando métricas como precisión, tamaño del modelo, latencia y uso de memoria, asegurando su eficiencia en dispositivos móviles. Durante las pruebas en la Unidad Educativa Especial Fe y Alegría, en Santo Domingo, Ecuador, con niños de entre 4 y 9 años, el modelo alcanzó una precisión del 74% en el conjunto de entrenamiento y del 70% en el conjunto de validación, demostrando su capacidad para generalizar nuevos resultados. La aplicación fue bien recibida por parte de educadores y terapeutas, quienes comprobaron la identificación de las emociones, permitiendo una intervención más efectiva y oportuna. Esta herramienta tiene un gran potencial para mejorar la interacción y el proceso educativo de los niños con TEA, ofreciendo una solución accesible y fácil de usar. Se recomienda ampliar el conjunto de datos para incluir una mayor variedad de expresiones faciales y contextos, con el fin de incrementar la precisión.
Sistema de detección de mamíferos en el área ecoturística del bosque protector Murocomba
(QUEVEDO: UTEQ, 2024) Marcillo Yépez, Arturo Adrian; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
El proyecto "Sistema de detección de mamíferos en el área ecoturística del Bosque Protector Murocomba" busca desarrollar una herramienta tecnológica eficiente para el monitoreo y conservación de especies de mamíferos en esta zona protegida de alta biodiversidad. Este sistema emplea cámaras trampa y una red de CCTV combinadas con una aplicación web para el reconocimiento de imágenes, utilizando modelos de entrenamiento basados en datasets específicos. La solución propuesta permitirá capturar datos precisos sobre la presencia, distribución y comportamiento de las especies, contribuyendo al manejo sostenible del ecosistema. La investigación aborda la falta de un sistema adecuado de monitoreo que limita la capacidad de respuesta frente a amenazas como la caza furtiva y la destrucción del hábitat. Además, busca fomentar la educación ambiental proporcionando información a los visitantes del área. Se espera que los resultados del estudio mejoren las estrategias de conservación, amplíen el conocimiento sobre la biodiversidad local y fortalezcan los esfuerzos nacionales de preservación de los ecosistemas en Ecuador. Este enfoque integrador, que combina técnicas de monitoreo automatizado y análisis de datos, ofrece un modelo replicable para otras áreas protegidas.
Algoritmos genéticos para enrutamiento en redes definidas por software en un entorno virtual.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Cortez Chichande, Angie Jamille; Zhuma Mera, Emilio Rodrigo
El presente trabajo de investigación se enfoca en la optimización del enrutamiento en redes definidas por software (SDN) mediante el uso de algoritmos genéticos multiobjetivo. El objetivo principal consistió en el desarrollo de una plataforma de simulación capaz de integrar un modelo de red SDN virtual, algoritmos genéticos y métricas de evaluación de rendimiento, con el fin de optimizar las rutas de transmisión de datos en redes SDN.
Para la emulación de la red, se seleccionaron Mininet como herramienta de simulación debido a su flexibilidad y accesibilidad, y OpenDaylight como controlador, por su sólido soporte en entornos SDN. Así mismo, se empleó OpenFlow como protocolo de comunicación entre el controlador y los dispositivos de red y el algoritmo NSGA-II fue elegido debido a su capacidad para abordar problemas de optimización multiobjetivo, mediante la clasificación de soluciones no dominadas y la preservación de la diversidad de soluciones.
Las simulaciones fueron realizadas utilizando diversas métricas, tales como ancho de banda, delay, jitter y la cantidad de nodos intermedios en la ruta. Se evaluaron distintas variaciones del algoritmo, siendo la versión que integró todas las métricas la que mostró el mejor rendimiento. Esta variante alcanzó un ancho de banda promedio de 83.33 Mbps y una tasa de transferencia de 11.85 Mbps, optimizando eficazmente la red a pesar de una mayor complejidad en la ruta seleccionada, que involucró un total de 17 nodos intermedios.
La aplicación multiobjetivo basado en algoritmos genéticos permitió una optimización sustancial del enrutamiento en redes SDN, mejorando la eficiencia en la utilización de los recursos de la red y proporcionando una solución flexible para la transmisión de datos, lo que demuestra un balance adecuado entre distintas métricas, maximizando el rendimiento global de la red.