http://hdl.handle.net/20.500.12918/83 2026-06-11T14:23:38Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/12679 Diseño e implementación de un sistema de detección preliminar no invasiva de anemia mediante clasificación de la conjuntiva ocular por aprendizaje profundo Fuentes Beingolea, Jose Humberto La anemia constituye un problema crítico de salud pública cuya detección oportuna enfrenta severas limitaciones logísticas en zonas alejadas de países en desarrollo como Perú. Para abordar esta problemática, se presenta un sistema electrónico prototipo para la estimación de hemoglobina y detección preliminar in-situ de anemia de manera no invasiva, mediante el análisis de imágenes de la conjuntiva ocular. La validación del sistema se realizó en una población de altura (Cusco, 3,339 m.s.n.m.), empleando un hardware basado en la plataforma embebida Orange Pi 5 Max con iluminación controlada. Para mitigar la variabilidad entre datasets, se aplicó una estrategia de adaptación de dominio mediante la técnica Reinhard, logrando reducir la brecha entre conjuntos públicos y locales en un 73.01%. En el ámbito del aprendizaje profundo, se implementaron arquitecturas optimizadas: una red U-Net para la segmentación semántica de conjuntiva, y el modelo propuesto Hemo-ConViT (basado en Vision Transformers) con función de pérdida híbrida. Los resultados experimentales en entorno controlado demostraron un Error Absoluto Medio (MAE) de 0.6075 g/dL y un coeficiente de determinación (R²) de 0.7486 frente al método de referencia HemoCue. La variabilidad estadística fue validada mediante pruebas de Bland-Altman, mostrando concordancia significativa. Para la tarea de clasificación binaria en datos locales, con umbral de 15.3 g/dL, el sistema alcanzó una exactitud global del 96.20% y una sensibilidad del 89.47%. Estos hallazgos corroboran la viabilidad técnica de esta prueba de concepto y prototipo como herramientas de bajo costo para entornos de recursos limitados. 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/12259 Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco Condorhuaman Quispe, Eduardo Eli Hoy en día, los incendios forestales son una problemática que afecta a todo el mundo y en especial a la región del Cusco, la cual tiene el mayor número de emergencias históricas documentadas. Estos fuegos no controlados son en su mayoría generados de manera antrópica, causando la pérdida de grandes cantidades de flora y fauna. Para abordar esto, el siguiente proyecto de ingeniería diseñó e implementó un prototipo para detectar humo (día) y fuego (noche). El prototipo usa una cámara fija para obtener video en tiempo real, procesado mediante algoritmos implementados en Python con librerías como OpenCV. Las principales técnicas son: detección de movimiento utilizando sustracción de fondo KNN, análisis mediante espacios de color HSV y técnicas de confirmación de eventos críticos, culminando con la notificación usando mensajería instantánea. El hardware para el procesamiento del video es el sistema embebido Raspberry Pi 5 (8 GB de RAM). Para la adquisición de video se usaron dos cámaras: la Raspberry Pi Cam V3 (Wide) y la cámara IP Tapo C320WS. Las pruebas se realizaron simulando humo y fuego en el sector de Picol Orccompucyo, zona constantemente afectada por incendios. Los resultados del prototipo demuestran: 73.9% de precisión, 85% de sensibilidad y 79% de balance general usando la cámara Raspberry Pi V3. Con el segundo modelo (Tapo C320WS), se obtuvo 76.9% de precisión, 100% de sensibilidad y 86.9% de balance general. 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/12009 Implementación de ingeniería de tráfico sobre MPLS-VPN en un entorno de laboratorio de prueba Valderrama Perez, Anderson En este trabajo se describe el protocolo MPLS (IP/MPLS) y su aplicación en una implementación sobre enrutadores Mikrotik (Sistema Operativo RouterOS v7). El objetivo de este proyecto es analizar primero el funcionamiento teórico de este protocolo para finalmente, implementar en laboratorio sobre equipos físicos (Mikrotik modelo CCR2004-16G-2S+) una solución de ingeniería de tráfico para el transporte de servicios VPN L3 y VPN L2 (VPLS). Se realizará un análisis del tráfico sobre una red IP/MPLS usando Wireshark (Software de libre licencia para el análisis de tráfico) el cual nos permitirá analizar el tráfico que viaja a través de la red IP/MPLS (conmutación de etiquetas). Esto permitirá analizar cómo se realiza la asignación, cambio y retiro de etiquetas. Como BGP realiza asignación de etiquetas de servicio para las VPN (L3 y L2). Verificar el apilamiento de etiquetas (etiquetas de transporte, etiquetas de servicio). Se realizará un análisis de rendimiento de los servicios VPN L3 y VPN L2 implementado sobre IP/MPLS. Para lo cual se hará uso de un generador de tráfico con flujos de datos (Best Effort, Multicast, Telefonía IP) obteniendo métricas (latencia, jitter, MOS, ICPIF, perdida de paquetes) que nos permitan evaluar y realizar una comparativa entre los servicios (VPN L3 y VPN L2) implementados. Se usará el software NETEM, que nos permita emular condiciones de red controladas donde podamos evaluar los parámetros de rendimiento de los diferentes tipos de tráfico que viajaran por la red implementada. 2025-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/11430 Implementación de un prototipo para la lectura automatizada de medidores de agua potable domiciliaria mediante una red IOT Mercado Hancco, Salustio Rely Esta tesis implementó un prototipo para la lectura automatizada del consumo de agua domiciliario usando una red IoT basada en el protocolo LoRaWAN. El sistema busca contribuir a una gestión más eficiente del agua en entornos urbanos. La red consta de un nodo sensor (Dragino SW3L) con un sensor de caudal DW-004 y comunicación LoRaWAN, un Gateway (RAK7268) que recolecta los datos, el servidor en la nube The Things Network, una base de datos InfluxDB y la plataforma de visualización Grafana Cloud. Los resultados demostraron la viabilidad del prototipo, logrando una lectura remota con un radio de cobertura de 900 metros. El nodo sensor tiene una autonomía de 10 años enviando datos cada 20 minutos y una precisión del 2% en las mediciones. La plataforma permite a usuarios y la empresa proveedora monitorear en tiempo real el consumo y el costo asociado. Esta solución facilita mejorar el monitoreo, alertar sobre consumos anómalos, analizar patrones de uso y concienciar sobre el recurso hídrico. En conclusión, la implementación de una red IoT se presenta como una solución viable y escalable para una gestión más inteligente y sostenible del agua potable. 2025-01-01T00:00:00Z