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Title: Análisis del Comportamiento Humano en Aglomeraciones de Estudiantes de FIEC: Una Perspectiva Integral usando tecnología de IoT y aprendizaje profundo (DetectGuard Pro)
Authors: Durango, Rayner , Director
Zambrano Poma, Jhonny Andres
Lucas Benavides, Jorge
Keywords: Comportamiento Humano
Perspectiva Integral
Usando tecnología de IoT
Aprendizaje profundo (DetectGuard Pro)
Issue Date: 2023
Publisher: ESPOL.FIEC
Citation: Zambrano Poma, J. A. y Lucas Benavides, J. (2023). Análisis del Comportamiento Humano en Aglomeraciones de Estudiantes de FIEC: Una Perspectiva Integral usando tecnología de IoT y aprendizaje profundo (DetectGuard Pro). [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIEC .
Description: La seguridad en la era moderna se ha convertido en una preocupación importante tanto en los entornos universitarios como en los entornos urbanos que siguen creciendo. El crecimiento constante de la población y la creciente densidad urbana han creado grandes desafíos en relación con el seguimiento y la prevención de actividades ilícitas, con especial atención a la prevención del robo",(Zavaleta y cols., 2012). El crecimiento de las ciudades y la concentración de personas en campus y áreas urbanas plantea una serie de cuestiones críticas en materia de seguridad. El bienestar de estudiantes, profesores, residentes y visitantes se ha convertido en una máxima prioridad a medida que los riesgos de seguridad en la vida cotidiana se vuelven cada vez más evidentes (Hartjen, 2023). La necesidad de proteger la integridad y los bienes de la sociedad es innegable y urgente. Queda clara la importancia de desarrollar soluciones efectivas para monitorear y prevenir actividades ilegales, especialmente robos, en aglomeraciones urbanas y entornos académicos. La adopción de tecnologías avanzadas y un enfoque de seguridad integral surgen como una estrategia fundamental para superar estos desafíos y garantizar un entorno más seguro para (fastercapital.com, 2024). El enfoque en la seguridad en entornos urbanos y académicos resalta la necesidad de investigación y soluciones innovadoras que puedan abordar eficazmente estos riesgos emergentes. Este proyecto integrador pretende contribuir a la comprensión y mitigación de estos desafíos, centrándose en el análisis detallado del comportamiento humano en situaciones de hacinamiento y la aplicación de tecnologías avanzadas, como el sistema "DetectGuard Pro", para mejorar la seguridad. y ciudades en general. Esta investigación representa un paso importante hacia la optimización de la seguridad y el bienestar en la sociedad moderna.
metadata.dc.description.abstractenglish: In today?s world, the analysis of security and human behavior has become crucial in densely populated environments such as university campuses and urban areas. This study focuses on the comprehensive analysis of human behavior in groups of students from the Faculty of Electrical and Computer Engineering (FIEC) through the use of IoT technology and deep learning techniques via the innovative "DetectGuard Pro"system. The growth of cities and the intensification of urban density present significant challenges in terms of monitoring and preventing illegal activities, particularly thefts. The objective of this research is to comprehensively understand how students behave in crowded situations, including aspects such as student flow, social activities, and ultimately, security. The "DetectGuard Pro"system is presented as an innovative tool for analyzing and preventing undesirable situations in academic and urban environments. The fundamental goal of this work is to contribute to the understanding of human dynamics in academic and urban contexts and demonstrate how cutting-edge technology can play an essential role in optimizing the security and quality of life for students. With this comprehensive approach, we aim to make a valuable contribution to the educational community and society at large, envisioning a safer and more protected future.
URI: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60572
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador: INGE-2225
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