Crowdsensing y analítica para medir el nivel de seguridad de un lugar o una ruta a través de una aplicación móvil.

Ramírez Serafinoff, Héctor Dimitri

dc.contributor.advisor	Lago Martínez, Paula Andrea
dc.coverage.spatial	cead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creator	Ramírez Serafinoff, Héctor Dimitri
dc.date.accessioned	2021-09-27T22:22:44Z
dc.date.available	2021-09-27T22:22:44Z
dc.date.created	2021-09-13
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/42421
dc.description.abstract	La inseguridad en nuestras ciudades latinoamericanas es un hecho y una preocupación de los ciudadanos y autoridades. El aprovechamiento de las tecnologías de la información en poder ofrecer seguridad es algo que es bien recibido por las personas. En el presente estudio se analiza la opción de ofrecer una aplicación móvil que permita a las personas visualizar el nivel de seguridad que hay en una determinada zona de la ciudad, los posibles eventos inseguros que se han presentado recientemente, notificar un evento inseguro cuando este está ocurriendo, determinar la ruta más segura para desplazarse, recibir notificaciones de eventos inseguros realizadas por otras personas, todo esto basado en una basado en la misma información aportada por los usuarios asociados con la ubicación que están teniendo en ese momento.
dc.format	pdf
dc.title	Crowdsensing y analítica para medir el nivel de seguridad de un lugar o una ruta a través de una aplicación móvil.
dc.type	Proyecto aplicado
dc.description.abstractenglish	Insecurity in our Latin American cities is a fact and a concern of citizens and authorities. The use of information technologies to offer security is something that is well received by people. This study analyzes the option of offering a mobile application that allows people to visualize the level of security that exists in a certain area of the city, the possible unsafe events that have occurred recently, notify an unsafe event when it is happening, determine the safest route to move, receive notifications of unsafe events made by other people, all this based on one based on the same information provided by users associated with the location they are having at that time.