Detección automática de anomalías en patrullaje robotizado

Aguado González, Esther (2017). Detección automática de anomalías en patrullaje robotizado. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Detección automática de anomalías en patrullaje robotizado
Autor/es:
  • Aguado González, Esther
Director/es:
  • Cerro Giner, Jaime del
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Julio 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: análisis de señal, redes Neuronales, clasificadores
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (3MB) | Vista Previa

Resumen

El objetivo de este proyecto es la utilización de sistemas robóticos de vigilancia para la detección de anomalías en patrullaje. La utilización de robots autónomos constituye un paso más en los sistemas de seguridad. Una correcta programación del recorrido permite su realización en tiempo óptimo a la vez que se reducen al máximo los puntos sin explorar. En concreto, de entre todas las anomalías posibles, este proyecto busca detectar anomalías sonoras durante la patrulla de vigilancia de un robot en nodos concretos del recorrido.El robot deberá recorrer los distintos nodos en busca de anomalías características de cada localización. La detección de anomalías se realiza habitualmente en sistemas de vigilancia visuales, de tipo infrarrojas o del espectro visible; mediante observación continua o detección de movimiento. La utilización de sonidos es menos frecuente y de aplicación limitada a lugares donde habitualmente hay un silencio total. La relevancia del proyecto realizado reside en la búsqueda de la detección de anomalías sonoras mediante un estudio de diferencias en el sonido relevantes, yendo más allá del análisis de incrementos en la potencia sonora. La detección de sonidos con una evaluación inteligente permite decidir a cada momento qué sonidos son esperables en un entorno y cuáles presentan anomalías. El interés de este método es doble pues no sólo hay anomalías no detectables por métodos visuales sino que además estos métodos generan una gran cantidad de información que suele ser filtrada de forma natural por humanos. Por esta razón se hace necesario un método de identificación autónomo. Un caso representativo son las posibles fugas de aceites o gases peligrosos. El uso de detectores de fuga ultrasónicos está cada vez más extendido ya que presenta numerosas ventajas frente a las limitaciones de sensores infrarrojos que pueden perder eficacia ante agentes externos [1]. Estos sistemas ultrasónicos no son exactamente lo mismo, pero ilustra la importancia de los avances en la detección de anomalías mediante diversas técnicas. El objetivo por tanto del proyecto reside en el tratamiento de información sonora, mediante extracción de las características y uso de herramientas de clasificación. Asimismo, se busca la integración de la herramienta en una flota de robots de vigilancia, por lo que ha sido imperativo integrar la herramienta en la arquitectura de los robots utilizando ROS (Robot Operating System) que es la arquitectura usada por éstos.

Más información

ID de Registro: 49198
Identificador DC: http://oa.upm.es/49198/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:49198
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 25 Ene 2018 09:16
Ultima Modificación: 23 Abr 2018 14:21
  • InvestigaM
  • GEO_UP4
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM