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Título :	Implementación de un sistema de seguridad física basado en IoT para el control de acceso y detención de posibles intrusos en el Centro de Datos de la FIEC
Autor :	Torres Morán, Danny, Director Peñafiel Mera, Carlos Alexander Véliz Ibarra, Jaime José
Palabras clave :	Sistema de Seguridad Control de acceso Control de aforo Visión por computador
Fecha de publicación :	2023
Editorial :	ESPOL.FIEC
Citación :	Peñafiel Mera, C. A. y Véliz Ibarra, J. J. (2023). Implementación de un sistema de seguridad física basado en IoT para el control de acceso y detención de posibles intrusos en el Centro de Datos de la FIEC. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIEC .
Descripción :	Este proyecto tiene como fin la implementación de un sistema de seguridad física basado en IoT para el control de acceso y detención de posibles intrusos en el Centro de Datos de la FIEC. En la actualidad se realiza un control de acceso manual en una bitácora y, siendo un lugar neurálgico dentro de los servicios informáticos de la facultad, carece de la apropiada seguridad, es decir que cualquier persona que tenga la llave puede acceder sin previo aviso. Por lo que este proyecto busca mejorar el aspecto operativo de control de acceso y seguridad mediante un sistema que permita gestionar perfiles de usuarios con roles para crear y aprobar ordenes de trabajos. Mediante estas órdenes de trabajo es posible controlar el acceso al centro de datos mediante el uso pines de seguridad, además, controlar el aforo de la cantidad de personas permitidas para acceder. El proyecto hace uso de Software y Hardware de Código Abierto, y se comprende de tres módulos: Vigilancia (Control de aforo), Control de Acceso y Aplicación Web, cuyos procesos engloban las fases de Captura, Análisis, Procesamiento y Visualización de la arquitectura IoT. En la implementación se realizaron tres escenarios de pruebas: el primero, donde se definió qué sensor se iba a utilizar entre uno térmico y una cámara IP tradicional; el segundo, donde se definió si utilizar las librerías de análisis de imagen de OpenCV o de YOLOv8; y, el tercero, en donde se probó el sistema en ordenadores de distintas capacidades de RAM para ver su desempeño. Al lograrse la implementación se determinó que la combinación más apropiada para el procesamiento de imágenes en el control de aforo, requiere del uso de la librería YOLOv8 y mínimo 16GB de memoría RAM con una cámara basada en IP como la ESP 32 CAM. Palabras Clave: Sistema de Seguridad, IoT, Control de acceso, Control de aforo, visión por computador, OpenCV, Yolov8
metadata.dc.description.abstractenglish:	This document regards the implementation of a security system to manage the access and capacity control of the rack room of the Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, with a design based on IoT architecture. Currently a manual access control is performed in a logbook and, being a neuralgic place within the computer services of the faculty, it lacks the appropriate security, i.e. anyone who has the key can access without prior notice. Therefore, this project seeks to improve the operational aspect of access control and security through a system that allows scheduling work orders, access and security through security pins, so that it can be accessed by unlocking an electronic lock. Additionally, the system controls the capacity of the number of people allowed in the work order. The project makes use of Open Source Software and Hardware, and is comprised of three modules: Surveillance (Capacity Control), Access Control and Web Application, whose processes encompass the phases of Capture, Analysis, Processing and Visualization of the IoT architecture. Three test scenarios were carried out in the implementation: the first one, where it was defined which sensor to use between a thermal sensor and a traditional IP camera; the second one, where it was defined whether to use OpenCV or YOLOv8 image analysis libraries; and the third one, where the system was tested in computers with different RAM capacities. Upon implementation, it was determined that the most appropriate combination requires the use of the YOLOv8 library, minimum resources of 16Gb of RAM with an IP camera connected to the ESP32 Cam, by saving steps in the processing stage. Keywords: IoT, Web Server, Computer Vision, OpenCV, YOLOv8
URI :	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60574
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-222
Aparece en las colecciones:	Tesis de Telemática

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