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    Sistema de orientación para personas con limitación visual usando inteligencia artificial

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    clizarazop.pdf (1.837Mb)
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    Date
    2022-06-01
    Author
    Lizarazo Plata, Carlos alfredo
    Advisor
    Bernal Monroy, Edna Rocio

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Sistema de orientación para personas con limitación visual usando inteligencia artificial AU - Lizarazo Plata, Carlos alfredo Y1 - 2022-06-01 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/57616 AB - La discapacidad visual afecta a millones de personas en todo el mundo, especialmente en regiones de bajos y medianos ingresos (M. A. Sánchez). Según la Organización mundial de la salud (OMS), existe alrededor de 36 millones de personas ciegas y 217 millones que tienen una discapacidad visual moderada o grave (WHO 2019). En el contexto nacional, se estima que el 1% de la población colombiana sufre de discapacidad visual, lo que equivale a alrededor de 465,166 personas (Ministerio de Salud y Protección Social 2015). Esta situación no solo afecta la calidad de vida de las personas, sino también su capacidad para participar en la sociedad y en la economía. En respuesta a esta problemática, se desarrolló un sistema embebido de orientación a bajo costo para personas con cualquier grado de discapacidad visual. Este sistema utiliza tecnologías de modelos de reconocimiento de rostro y sistemas embebidos para mejorar la seguridad y accesibilidad de la ubicación en entornos interiores. El diseño del sistema se realizó utilizando una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi y se implementó el reconocimiento de rostros mediante la librería OpenCV y procesamiento de imagen en Python. Los resultados obtenidos muestran que el sistema es confiable, con una eficiencia superior al 80% en pruebas realizadas en entornos interiores específicos, posibilitando el desplazamiento exitoso para personas con discapacidad visual. ER - @misc{10596_57616, author = {Lizarazo Plata Carlos alfredo}, title = {Sistema de orientación para personas con limitación visual usando inteligencia artificial}, year = {2022-06-01}, abstract = {La discapacidad visual afecta a millones de personas en todo el mundo, especialmente en regiones de bajos y medianos ingresos (M. A. Sánchez). Según la Organización mundial de la salud (OMS), existe alrededor de 36 millones de personas ciegas y 217 millones que tienen una discapacidad visual moderada o grave (WHO 2019). En el contexto nacional, se estima que el 1% de la población colombiana sufre de discapacidad visual, lo que equivale a alrededor de 465,166 personas (Ministerio de Salud y Protección Social 2015). Esta situación no solo afecta la calidad de vida de las personas, sino también su capacidad para participar en la sociedad y en la economía. En respuesta a esta problemática, se desarrolló un sistema embebido de orientación a bajo costo para personas con cualquier grado de discapacidad visual. Este sistema utiliza tecnologías de modelos de reconocimiento de rostro y sistemas embebidos para mejorar la seguridad y accesibilidad de la ubicación en entornos interiores. El diseño del sistema se realizó utilizando una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi y se implementó el reconocimiento de rostros mediante la librería OpenCV y procesamiento de imagen en Python. Los resultados obtenidos muestran que el sistema es confiable, con una eficiencia superior al 80% en pruebas realizadas en entornos interiores específicos, posibilitando el desplazamiento exitoso para personas con discapacidad visual.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/57616} }RT Generic T1 Sistema de orientación para personas con limitación visual usando inteligencia artificial A1 Lizarazo Plata, Carlos alfredo YR 2022-06-01 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/57616 AB La discapacidad visual afecta a millones de personas en todo el mundo, especialmente en regiones de bajos y medianos ingresos (M. A. Sánchez). Según la Organización mundial de la salud (OMS), existe alrededor de 36 millones de personas ciegas y 217 millones que tienen una discapacidad visual moderada o grave (WHO 2019). En el contexto nacional, se estima que el 1% de la población colombiana sufre de discapacidad visual, lo que equivale a alrededor de 465,166 personas (Ministerio de Salud y Protección Social 2015). Esta situación no solo afecta la calidad de vida de las personas, sino también su capacidad para participar en la sociedad y en la economía. En respuesta a esta problemática, se desarrolló un sistema embebido de orientación a bajo costo para personas con cualquier grado de discapacidad visual. Este sistema utiliza tecnologías de modelos de reconocimiento de rostro y sistemas embebidos para mejorar la seguridad y accesibilidad de la ubicación en entornos interiores. El diseño del sistema se realizó utilizando una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi y se implementó el reconocimiento de rostros mediante la librería OpenCV y procesamiento de imagen en Python. Los resultados obtenidos muestran que el sistema es confiable, con una eficiencia superior al 80% en pruebas realizadas en entornos interiores específicos, posibilitando el desplazamiento exitoso para personas con discapacidad visual. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Discapacidad visual, Inteligencia artificial, Movilidad, Sistemas embebidos, Sistema de orientación Google Scholar
    Regional / Country coverage
    udr_-_Cúcuta
    Metadata
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    Description of the content
    La discapacidad visual afecta a millones de personas en todo el mundo, especialmente en regiones de bajos y medianos ingresos (M. A. Sánchez). Según la Organización mundial de la salud (OMS), existe alrededor de 36 millones de personas ciegas y 217 millones que tienen una discapacidad visual moderada o grave (WHO 2019). En el contexto nacional, se estima que el 1% de la población colombiana sufre de discapacidad visual, lo que equivale a alrededor de 465,166 personas (Ministerio de Salud y Protección Social 2015). Esta situación no solo afecta la calidad de vida de las personas, sino también su capacidad para participar en la sociedad y en la economía. En respuesta a esta problemática, se desarrolló un sistema embebido de orientación a bajo costo para personas con cualquier grado de discapacidad visual. Este sistema utiliza tecnologías de modelos de reconocimiento de rostro y sistemas embebidos para mejorar la seguridad y accesibilidad de la ubicación en entornos interiores. El diseño del sistema se realizó utilizando una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi y se implementó el reconocimiento de rostros mediante la librería OpenCV y procesamiento de imagen en Python. Los resultados obtenidos muestran que el sistema es confiable, con una eficiencia superior al 80% en pruebas realizadas en entornos interiores específicos, posibilitando el desplazamiento exitoso para personas con discapacidad visual.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto de investigación
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/57616
    Collections
    • Maestría en Gestión de Tecnología de Información [194]
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