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Thesis
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE MASCOTAS

dc.contributor.advisorURRUTIA DELUCCHI, JORGE ALEJANDRO
dc.contributor.authorSOTO VÁSQUEZ, ERNESTO JONATHAN STEVE
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM ELECTRÓNICA E INFORMÁTICAes_CL
dc.contributor.otherHERRERA PINO, MABEL ALEJANDRA
dc.contributor.otherLARA VALENZUELA, CRISTIAN ANTONIO
dc.coverage.spatialUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Sede Concepciónes_CL
dc.date.accessioned2024-10-03T13:53:21Z
dc.date.available2024-10-03T13:53:21Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEn este trabajo de título está la documentación del desarrollo y prototipado de un dispositivo de seguridad para mascotas utilizando herramientas de IOT.Para concretar la elaboración de este dispositivo fue necesaria la utilización de múltiples tecnologías. Se eligió como centro de procesamiento una Raspberry Pi, que actuó como controladora de los sensores y servidor del sistema. Se emplearon herramientas visión artificial para la detección de la mascota, dicha información fue almacenada en una base de datos SQL y consumida por un servicio web en ECMAScript 2017. A través de este servicio, una aplicación web creada utilizando la librería ReactJS le permite al usuario interactuar con todo el sistema, logrando ejercer acciones de monitoreo y obtención de estadísticas descriptivas sobre el historial y hábitos de la mascota. Para el procesamiento del video en la cámara se utilizaron librerías OpenCV manejadas con Python 3.6.es_CL
dc.description.degreeTécnico Universitario en Informáticaes_CL
dc.format.mediumCD ROM
dc.identifier.barcode199077147
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/21579
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectIOTes_CL
dc.subjectMASCOTASes_CL
dc.subjectPHYTONes_CL
dc.subjectRASPBERRY PIes_CL
dc.subjectSOFTWAREes_CL
dc.titleSISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE MASCOTASes_CL
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2019
usm.identifier.thesis4500028185

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