Desarrollo de un sistema electrónico de alerta y registro de eventos de riesgos específicos basado en el monitoreo de temperatura y humedad ambiental y en la detección automática del número de personas ubicadas en zonas restringidas cerradas

Abstract

El presente proyecto propone la implementación de un sistema electrónico de alerta y registro de eventos de riesgos específicos basado en el monitoreo de temperatura y humedad ambiental y en la detección automática del número de personas ubicadas en zonas restringidas cerradas. Actualmente, los productos existentes presentan limitaciones ya que son de alto costo y no realizan un monitoreo integrado del aforo y de condiciones ambientales. El sistema propuesto utiliza algoritmos de redes neuronales convolucionales para el conteo de personas a partir de imágenes capturadas por una cámara digital. También, se implementaron 4 nodos inalámbricos de medición de temperatura y humedad, los cuales adquieren mediciones mediante 3 sensores. El software desarrollado fue implementado en un computador de placa reducida, el cual enviará los resultados tanto de conteo de personas como mediciones de condiciones ambientales a una base de datos alojada en un servidor remoto. Finalmente, la información adquirida es accesible mediante una aplicación web para su monitoreo. Se obtuvo una tasa de acierto de conteo de personas de 92.10 % en escenarios de ingreso de hasta 4 personas en una habitación de 3.8 x 3 m., bajo iluminación artificial y natural. Además, se obtuvo un error absoluto de 0.3° C en escenario de temperatura superior a 27° C; y de 2.2 % HR en escenario de humedad relativa superior a 80% HR. Finalmente, se obtuvo una tasa de recepción de mensajes de 99.65 % a 7.5m para la comunicación inalámbrica entre los nodos y la estación central.

The current work proposes the implementation of an electronic alert system and event log of specific risks based in the monitoring of temperature and humidity, and automatic people counting in closed restricted areas. Nowadays, the existing products have limitations as they are high cost and don’t perform an integral monitoring of people capacity counting and environmental conditions. The proposed system uses an algorithm based in convolutional neural networks for people counting from images captured by a digital camera. Also, 4 wireless temperature and humidity sensor nodes were implemented, each one with capability to take measurements with 3 sensors. The developed software was implemented on a single board computer, which sends the results from the people counting system and the measurements of environment conditions to a database located in a remote server. Finally, the acquired data is then accessible through a web application for monitoring and evaluation. A people counting success rate of 92.10% was obtained in entry scenarios of up to 4 people in a 3.8 x 3 m. room, under artificial and natural lighting. Also, an absolute error of 0.3° C was obtained in a temperature scenario above 27° C; and 2.2% RH in a relative humidity scenario greater than 80% RH. Finally, a message reception rate of 99.65% at 7.5 m. was obtained for the wireless communication between the nodes and the central station.