Algoritmo en detección positiva de la imagen de una persona para la mejora en eficiencia energética en una Smart Grid Home

Abstract

La revolución tecnológica del siglo XXI ha contribuido a la aplicación de algoritmos en cámaras para la detección y reconocimiento de personas a partir de imágenes o videos considerados aún complejos para una computadora. Por lo que las tecnologías asociadas a la eficiencia energética y su uso en sistemas eléctricos surgen como problemas en la aplicación de dispositivos inteligentes en: viviendas, edificios, empresas e instituciones públicas y privadas. El objetivo de esta tesis es determinar de qué manera un algoritmo en detección positiva de la imagen de una persona en tiempo real influye en la eficiencia energética generada en un sistema de iluminación en una Smart Grid Home. Se realizó una revisión sistemática de los algoritmos en detección de patrones, considerando los criterios de Kitchenham y un estudio de campo, aplicado en instituciones públicas de la provincia de Manabí - Ecuador, la cual fue validada mediante el análisis factorial de confiabilidad relacionado con la prueba KMO, la esfericidad de Bartlett y el coeficiente alfa de Cronbach. Se aplicaron técnicas en la detección de patrones y los resultados obtenidos nos permiten considerar el modelo Support Vector Machines con un 92% de reconocimiento y el algoritmo Viola-Jones con detección efectiva del 97,53%. De manera experimental en relación con el algoritmo aplicado en un control de encendido y apagado de un dispositivo de iluminación, los resultados determinaron que el 99.5% en la detección de imágenes es positiva. Se concluye que la eficiencia y efectividad del algoritmo aplicado en un control de encendido y apagado de un dispositivo de iluminación mejora el consumo de energía eléctrica, siendo un aporte a la gestión energética, seguridad y vigilancia de las personas y bienes materiales.