Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

  cambiar a curso:   2019-20   2021-22



Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2020-21

PeopleAware: Un aplicación web de control de aforos y otros eventos complejos en el contexto de la COVID19


Tecnologías Específicas

Tecnologías de la Información
 


Descripcion y Objetivos

Descripción:

Análisis, diseño, implementación, validación y despliegue de una aplicación web que permita el control de aforo y otros tipos de eventos complejos en el contexto de la pandemia de la covid-19.

Objetivos:

- Dominio de las tecnologías web para la captura de imágenes

- Compresión y aplicación de la tecnología CEP

- Aplicación de tecnología de contenedores para servidores

- Aplicación de protocolos de comunicación MQTT

- Dominio de placas de microprocesadores de bajo consumo como Raspberry pi.

 


Metodología y Competencias

Usaremos una metodología de desarrolo ágil como SCRUM ya que se trabajará en equipo para poder adquirir la competencia de trabajo en equipo.

Además se adquirirán las destrezas asociadas a la competencia:

  1. "Capacidad de concebir sistemas, aplicaciones y servicios basados en tecnologías de red, incluyendo Internet, web, comercio electrónico, multimedia, servicios interactivos y computación móvil."

Esta competencia se adquiere ya que la aplicación a desarrollar versa sobre la misma.

 


Medios a utilizar

- Hardware: ordenador personal y Raspberry Pi con cámara

- Sofware: SciPy, OpenCV, tecnologías web estilo javascript y tecnología de contenedores como Docker.

 


Bibliografía

«Python Developer's Guide — Python Developer's Guide» (en inglés). devguide.python.org. 7 de octubre de 2020.

«Machine Learning (aprendizaje automático) con Python: una introducción práctica»edX (en inglés). Consultado el 7 de octubre de 2020.

MQTT: The Standard for IoT Messaging (en inglés). Consultado el 7 de octubre de 2020.

Pulli, Kari; Baksheev, Anatoly; Kornyakov, Kirill; Eruhimov, Victor (1 April 2012). "Realtime Computer Vision with OpenCV". Queue: 40:40–40:56.

Bradski, Gary; Kaehler, Adrian (2008). Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. O'Reilly Media, Inc. p. 6.

EsperTech. Esper - EsperTech.http://www.espertech.com/, 2019. Consultado el 7 de octubre de 2020.

 


Tutores


DIAZ DESCALZO, GREGORIO
BRAZÁLEZ SEGOVIA, ENRIQUE
 

Alumno


ARNEDO GARCÍA, MIGUEL

 

 

Sindicación  Sindicación  Sindicación  Sindicación

Curso: 2020-21
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