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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/57616Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Bernal Monroy, Edna Rocio | |
| dc.coverage.spatial | udr_-_Cúcuta | |
| dc.creator | Lizarazo Plata, Carlos alfredo | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-05T16:18:40Z | |
| dc.date.available | 2023-09-05T16:18:40Z | |
| dc.date.created | 2022-06-01 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/57616 | |
| dc.description.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. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Sistema de orientación para personas con limitación visual usando inteligencia artificial | |
| dc.type | Proyecto de investigación | |
| dc.subject.keywords | Discapacidad visual, Inteligencia artificial, Movilidad, Sistemas embebidos, Sistema de orientación | |
| dc.description.abstractenglish | Visual disability affects millions of people worldwide, especially in low- and middle-income regions (M. A. Sánchez). According to the World Health Organization (WHO), there are around 36 million blind people and 217 million people with moderate to severe visual disability (WHO 2019). In the national context, it is estimated that 1% of the Colombian population suffers from visual disability, which is equivalent to around 465,166 people (Ministerio de Salud y Protección Social 2015). This situation not only affects people's quality of life but also their ability to participate in society and the economy. In response to this problem, an electronic orientation system was developed at low cost for people with any degree of visual disability. This system uses artificial intelligence technologies and embedded systems to improve safety and accessibility of indoor location. The system was designed using a Raspberry Pi development board, and face recognition was implemented using the OpenCV library and image processing in Python. The results show that the system is reliable, with an efficiency of over 80% in tests conducted in specific indoor environments, enabling successful movement for people with visual disability. | |
| Appears in Collections: | Maestría en Gestión de Tecnología de Información | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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