Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados
| dc.contributor.author | Alpaca Rendón, Jesús Antonio | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-05T19:35:09Z | |
| dc.date.available | 2017-10-05T19:35:09Z | |
| dc.date.issued | 2017-10-05 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad, el reconocimiento de patrones es una ciencia bastante difundida; podemos observar reconocimiento facial, identificación de huellas dactilares, detectores de movimiento, etc. Sin embargo, a pesar de toda la tecnología a nuestro alrededor, algunos procesos se siguen realizando como se hacía hace años atrás, sin buscar una nueva solución, un ejemplo de ello es la actual manera de atender a un paciente hospitalizado. El presente trabajo presenta un sistema web capaz de manejar información de atención a los pacientes hospitalizados y del personal, con la finalidad de registrarlos y evaluarlos. Para obtener esa información, se hace uso del Raspberry Pi y su módulo de Cámara Megapíxel el cual evalúa las señales que el paciente indique a la cámara; interpretándolas como una solicitud de atención con mensajes definidos por el sistema según el tipo de señal que se le haya enviado a la cámara. Aprovechando que el Raspberry Pi es un pequeño procesador, este dispositivo es el que utiliza los algoritmos de reconocimiento de patrones para interpretar la señal; además almacena en la base de datos del servidor la información obtenida, la cual el sistema web procesará y brindará la opción de tener un registro completo de la cual un operador haga uso para tener un control de las solicitudes de atención que se generen, al igual que la búsqueda y actualización de estas. Identifica también quién atendió al paciente, cómo lo hizo, si hubo algún incidente, cuándo se solicitó, etc. Las herramientas por utilizarse en este proyecto son librerías de Python, Frameworks que facilitan la creación de la plataforma web y el uso de reconocimiento de patrones. PALABRAS CLAVE: RECONOCIMIENTO DE PATRONES, RASPBERRY PI, CÁMARA MEGAPÍXEL. | es_ES |
| dc.description.uri | Tesis | es_ES |
| dc.format | application/pdf | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6706 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Universidad Católica de Santa María | es_ES |
| dc.publisher.country | PE | es_ES |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_ES |
| dc.source | Universidad Católica de Santa María | es_ES |
| dc.source | Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM | es_ES |
| dc.subject | Reconocimiento de Patrones | es_ES |
| dc.subject | Raspberry Pi | es_ES |
| dc.subject | Cámara Megapíxel | es_ES |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_ES |
| dc.title | Reconocimiento de Patrones de Movimiento Basado en Raspberry Pi y Cámaras Megapíxel para Mejorar la Atención de Pacientes Hospitalizados | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
| renati.discipline | 612076 | es_ES |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_ES |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_ES |
| thesis.degree.grantor | Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales | es_ES |
| thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_ES |