Browsing by Author "Cardona Mesa , Ahmed Alejandro"

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    Diseño e implementación de un prototipo, con técnicas de visión artificial, para la orientación de atletas con discapacidad visual dentro de una pista de atletismo
    (Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, 2018) Velásquez Giraldo , Juan Pablo; Montoya Mejía , Santiago; Cardona Mesa , Ahmed Alejandro
    La implementación de técnicas de automatización modernas que tengan como finalidad beneficiar las diferentes ramas del deporte, es una meta que se ha propuesto la ingeniería desde hace algunos años, para ello se incorporan sistemas tales como los de visión artificial, con el fin de impactar en los deportes, dentro de estos se incorpora el atletismo, el cual proporciona la oportunidad de automatizar una de sus áreas, enfocada en atletas en situación de discapacidad visual, en donde se pretende mejorar la autonomía de estos, de forma práctica en cuanto a su desplazamiento dentro de los carriles de las pistas de atletismo. En la actualidad se realiza con el método tradicional que se basa en el acompañamiento de un guía sujeto a el deportista, lo cual genera un desgaste en el atleta que realiza repetidamente sus entrenamientos mediante un método que requiere de condiciones físicas demasiado altas, generando posibles errores debido a sobre esfuerzos o poca sincronía entre los competidores y los guías que deben realizar este proceso en cada entrenamiento. La implementación de un sistema automático de orientación para atletas en condición de discapacidad visual, y siendo unos de los deportes más emblemáticos del país, se deben contar con un dispositivo asequible en cuanto a su costo, ser fácil de portar y de fácil manejo para los deportistas y entrenadores; este debe lograr la correcta identificación del carril y la generación de alarmas necesarias para su correcto desplazamiento, por lo cual es objetivo del presente trabajo de grado, se tiene como resultado el diseño e implementación de un dispositivo compuesto por una banda elástica la cual sirve como soporte para el porte del sistema de adquisición de imágenes (cámara), ésta permite la variación del ángulo de captación de la pista para lograr la obtención de imágenes que permitan una mejor identificación de los carriles de la pista y un mejor análisis de sus características, además se cuenta con un sistema de procesamiento llamado Rap berry pi, el cual cuenta con una velocidad considerable para el procesamiento de imágenes adquiridas por la cámara y la ejecución del algoritmo referente al8sistema de visión artificial y un sistema de audio en el cual se genera la emisión de alertas mediante un conjunto de sonidos que indican la desviación del deportista .El conjunto de elementos anteriormente descritos interconectados entre si y asociados con el algoritmo desarrollado en lenguaje Python implementado mediante el uso de librerías de Open CV, conforman el dispositivo de orientación para atletas en situación de discapacidad visual, dando como resultado un prototipo totalmente funcional, el cual genera una buena orientación de los atletas dentro de los carriles de la pista de atletismo, ya que al estimar el error en la orientación del deportista.
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    Diseño e implementación de un sistema automático de conteo de alevines por visión artificial con un dispositivo electrónico compacto
    (Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, 2018) Cardona Mesa , Ahmed Alejandro; Ocampo Osorio , Leidy Johana
    El presente trabajo propone el diseño e implementación de un sistema automático de conteo y determinación de peso y tamaño de alevines de Tilapia Roja, utilizando técnicas de visión artificial con un dispositivo electrónico portable y de bajo costo. La idea de realizar este proyecto, surge de la necesidad de proporcionar al sector piscícola, una herramienta tecnológica que sustituya el método de conteo manual utilizado tradicionalmente, el cual por su naturaleza, presenta los errores y dificultades propias de toda acción humana realizada de forma monótona y repetitiva. Se procede con el diseño de un prototipo que garantice el continuo flujo de alevines, que brinde condiciones estables de iluminación y evite que los peces sean manipulados de forma directa. El algoritmo de procesamiento de imágenes es realizado con el lenguaje de programación Python y la librería especializada en visión artificial Open CV, logrando detectar los alevines presentes en la imagen para su posterior conteo y obteniendo información que permita la determinación del peso y tamaño de forma indirecta. Finalmente, el hardware usado para conformar el sistema de visión artificial, consta de una cámara web para la adquisición de imágenes, una tarjeta de placa reducida Raspberry Pi como unidad de procesamiento y una pantalla táctil para visualizar los datos. Los resultados obtenidos con la implementación del algoritmo en el dispositivo, presentan un porcentaje de error aproximado de 2% en el conteo con el sistema y una reducción de 50% del tiempo empleado para realizar el procedimiento, con respecto al método de conteo manual, aunque los resultados para la determinación del peso y tamaño de los alevines, presentan un porcentaje de error superior al 50%, por lo que no es posible realizar dicha estimación, a partir de los componentes utilizados para el desarrollo del sistema.
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    Implementación de un dispositivo basado en arquitectura de Deep Learning para la asistencia en el desplazamiento de personas invidentes
    (Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, 2018) Gallego Benítez , Diego Andrés; Ossa Jiménez , Juan Pablo; Cardona Mesa , Ahmed Alejandro
    El presente trabajo, propone el diseño e implementación de un dispositivo para la asistencia de las personas invidentes a la hora de movilizarse en ambientes urbanos que presentan gran dificultad para su desplazamiento autónomo, utilizando un algoritmo basado en arquitectura Deep Learning y un equipo que cumple con las características de ser de bajo costo y portable. La idea de realizar el proyecto surge de la necesidad de proporcionar a la población invidente más independencia a la hora de movilizarse en ambientes urbanos; con el fin de generar un impacto social mejorando la vida de las personas que padecen de ceguera. Se procede al diseño del prototipo garantizando su portabilidad a la hora delas personas movilizarse. El algoritmo de procesamiento de imágenes y emisión de alertas es realizado en el lenguaje de programación Python. Se utilizó un algoritmo pre-entrenado de Deep Learning para la identificación y clasificación de objetos que presentan obstáculos para las personas invidentes. La veracidad de los resultados obtenidos utilizando el algoritmo Deep Learning en el dispositivo para hacer la clasificación de objetos es mayor a un 65% de que sean los objetos reales que indica al usuario. Además, el 80% de las personas con discapacidad visual con los que se realizó las pruebas dispositivo expresaron que sintieron cómodos y agregaron que utilizarían el dispositivo en su vida cotidiana; debido a que este dispositivo a parte de identificar objetos también los ubica en diversos lugares.