Telemática http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/50529 2026-05-06T05:31:55Z 2026-05-06T05:31:55Z Vargas Benavides, Kevin Adonis Colina Arteaga, Pier Alejandro Vaccaro Cedillo, Christopher Javier, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67318 2026-01-16T18:57:04Z 2025-01-01T00:00:00Z

BrickIoT: Plataforma interactiva para monitoreo y visualización de sensores IoT en edificios inteligentes con ontología brick Vargas Benavides, Kevin Adonis; Colina Arteaga, Pier Alejandro; Vaccaro Cedillo, Christopher Javier, Director CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. research proposes a schema based on the Brick ontology with the aim of establishing a standardized and unified representation of the infrastructure at the Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) campus. The main objective is to enhance the semantic description of the campus architecture by establishing precise relationships between the data generated by sensors and their corresponding physical locations. In this study, the proposed schema was limited to Building 11C of the Faculty of Electrical and Computer Engineering, incorporating laboratories, outdoor areas, zones, equipment, and sensors, and evaluating its expressiveness in comparison with an equivalent model based on Haystack, currently implemented, in order to optimize interoperability and information organization. Additionally, using Brick’s standardized dictionary, IoT devices and sensors were integrated into the schema to develop an automated system capable of semantically mapping data points to their respective physical locations within the building. For the development of the schema, technologies such as Python with the RDFLib library were used to model the infrastructure in RDF and Brick, while Django, React, and ReactFlow were used for data integration, management, monitoring, and interactive visualization. The resulting system enabled a semantic representation of the relationship between sensors and locations, improving interoperability and reducing semantic variability. Keywords: Brick, Haystack, RDF, IoT, Monitoring, Django, React, React-Flow CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La presente investigación propone un esquema fundamentado en la ontología Brick con el propósito de establecer una representación estandarizada y unificada de la infraestructura del campus de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL). El objetivo principal consiste en enriquecer la descripción semántica de la arquitectura del campus, estableciendo relaciones precisas entre los datos generados por los sensores y sus correspondientes ubicaciones físicas. En este estudio, el esquema propuesto se delimitó al Edificio 11C de la Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación, incorporando laboratorios, áreas exteriores, zonas, equipos y sensores, y evaluando su expresividad en comparación con un modelo equivalente basado en Haystack, actualmente implementado, a fin de optimizar la interoperabilidad y la organización de la información. Adicionalmente, a partir del diccionario estandarizado de Brick, se integraron dispositivos y sensores IoT al esquema con el fin de desarrollar un sistema automatizado capaz de asignar de manera semántica los puntos de datos a sus respectivas ubicaciones físicas dentro del edificio. Para el desarrollo del esquema se emplearon tecnologías como Python con la biblioteca RDFLib para modelar la infraestructura en RDF y Brick, y Django, React y ReactFlow para la integración, gestión, monitorización y visualización interactiva de los datos. El sistema resultante permitió representar de manera semántica la relación entre sensores y ubicaciones, mejorando la interoperabilidad y reduciendo la variabilidad semántica.

2025-01-01T00:00:00Z Nuñez Sánchez, Kléber Giovanny Plúas Vera, Darío Humberto Torres Morán, Danny Alfredo, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67317 2026-01-16T18:39:45Z 2025-01-01T00:00:00Z

Sistema de monitoreo y respuesta para seguridad vehicular en tiempo real con tecnologías IoT e inteligencia artificial Nuñez Sánchez, Kléber Giovanny; Plúas Vera, Darío Humberto; Torres Morán, Danny Alfredo, Director CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. current security situation in our country is one of the most critical problems, especially in transportation services. This project aims to implement an autonomous vehicle security system capable of detecting armed robbery or verbal intimidation, in order to generate and send real-time alerts to authorities for timely intervention. Project development included the use of the CAPDA methodology from data capture to the generation of final action alerts, based on the training of artificial intelligence models for correct detection and classification. The ESP32-CAM and ESP32 microcontrollers were integrated to use the built-in camera for image capture, and microphone and GPS modules were integrated to obtain complementary data. Furthermore, precision and accuracy tests of the models were favorable in terms of resources and inference times. The results showed the correct sending of processed data along with automated messages to the Telegram chat, keeping false positives to a minimum. Its autonomous design allows alerts to be generated and sent without manual intervention, improving the response capacity of authorities. Keywords: Vehicle safety, autonomous system, artificial intelligence, ESP32-CAM, ESP32, CAPDA. CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La situación actual que atraviesa nuestro país en cuanto a inseguridad es uno de los problemas más críticos, especialmente en los servicios de transporte. Este proyecto tiene como objetivo implementar un sistema de seguridad vehicular autónomo, capaz de detectar situaciones de robos a mano armada o intimidación verbal, con el fin de generar y enviar alertas en tiempo real a las autoridades para su intervención oportuna. El desarrollo del proyecto incluyó el uso de la metodología CAPDA desde la captura de sus datos, hasta la generación de alertas acción final, esto basado en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial para su correcta detección y clasificación. Se integró el microcontrolador ESP32-CAM y ESP32 para el uso de la cámara incorporada en la captura de imágenes y la integración de los módulos de micrófono y GPS para la obtención de datos complementarios. Además, las pruebas de precisión y exactitud de los modelos fueron favorables en términos de recursos y tiempos de inferencia. Los resultados mostraron el correcto envío de datos procesados junto con mensajes automatizados al chat de Telegram, manteniendo una mínima cantidad de falsos positivos. Su diseño autónomo permite que las alertas se generen y envíen sin intervención manual, mejorando la capacidad de respuesta por parte de las autoridades.

2025-01-01T00:00:00Z Núñez Torres, Richard Dalton Parra Valencia, Arturo Daniel Arreaga Alvarado, Néstor Xavier, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67316 2026-01-16T18:30:16Z 2025-01-01T00:00:00Z

Diseño de un candado Iot de seguridad logística con machine learning y geolocalizacion anti-spoofing Núñez Torres, Richard Dalton; Parra Valencia, Arturo Daniel; Arreaga Alvarado, Néstor Xavier, Director CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. Security in the Ecuadorian supply chain is compromised by attacks that threaten both cargo integrity and the reliability of tracking systems. This project presents the design of an intelligent IoT lock aimed at ensuring logistics integrity and traceability by detecting physical anomalies and GPS spoofing. To achieve this, a functional prototype was developed integrating an ESP32 microcontroller, an MPU6050 inertial sensor, and a GPS module. Physical anomaly detection was implemented using a Random Forest Machine Learning model, trained with empirical data from real routes and simulated attacks. Additionally, an anti-spoofing algorithm based on inertial data fusion and dead reckoning was developed. The results from the experimental validation showed the system’s high effectiveness: the anomaly classifier achieved an overall accuracy of 99% without generating false alarms, while the anti-spoofing mechanism successfully identified fraudulent GPS signals. It is concluded that sensor fusion through an artificial intelligence model is a robust and viable strategy that offers a dual layer of protection against physical and digital threats in freight transport. Keywords: Logistics Security, Internet of Things, Machine Learning, GPS Spoofing CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La seguridad en la cadena de suministro ecuatoriana se ve comprometida por ataques que vulneran la integridad de la carga y la fiabilidad de los sistemas de rastreo. Este proyecto presenta el diseño de un candado inteligente IoT cuyo objetivo es garantizar la integridad y trazabilidad logística mediante la detección de anomalías físicas y la suplantación de señal GPS (spoofing). Para ello, se desarrolló un prototipo funcional que integró un microcontrolador ESP32, un sensor inercial MPU6050 y un módulo GPS. La detección de anomalías físicas se implementó a través de un modelo de Machine Learning tipo Random Forest, entrenado con datos empíricos de rutas reales y ataques simulados. Adicionalmente, se desarrolló un algoritmo anti-spoofing basado en la fusión de datos inerciales y la navegación por estima. Los resultados de la validación experimental demostraron una alta efectividad del sistema: el clasificador de anomalías alcanzó una precisión general del 99%, sin generar falsas alarmas, mientras que el mecanismo anti-spoofing logró identificar con éxito las señales de GPS fraudulentas. Se concluye que la fusión de sensores mediante un modelo de inteligencia artificial es una estrategia robusta y viable que ofrece una doble capa de protección contra las amenazas físicas y digitales en el transporte de mercancías.

2025-01-01T00:00:00Z Pibaque Ponce, Jonathan Javier Eras Lindao, Jefferson Andrés Domínguez Bonini, Federico Xavier, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67315 2026-01-16T17:04:34Z 2025-01-01T00:00:00Z

Sistema wearable de captura de datos fisiológicos para pacientes con cáncer Pibaque Ponce, Jonathan Javier; Eras Lindao, Jefferson Andrés; Domínguez Bonini, Federico Xavier, Director Monitoring cancer patients using wearable devices that capture physiological signals is limited by access to raw data, which hinders the research and development of personalized analgesic treatments for each patient. This project involves developing a wearable system that can capture, transmit, and visualize raw photoplethysmography (PPG) signal data in real time. The prototype will be evaluated in terms of energy efficiency and data integrity. Capture and transmission tests were performed using a wearable prototype to record performance metrics, data integrity, and BLE connection stability. The collected data was processed and visualized using a testing platform, which allowed for a comprehensive evaluation of the device’s performance under controlled conditions. The tests demonstrated reliable real-time capture and transmission with minimal losses at distances of up to 20 meters with a direct line of sight and up to 7 meters with obstacles. Beyond these ranges, data integrity progressively declined. The mobile application and web platform consistently processed the data, enabling visualization and secure cloud storage. The prototype’s energy consumption remained low and stable, ensuring prolonged continuous operation. Keywords: Wearable device, Palliative care, Photoplethysmography (PPG), BLE connection, Real-time transmission. El monitoreo de pacientes oncológicos mediante dispositivos wearables que capturan señales fisiológicas enfrenta la limitación de acceso a datos crudos, esto dificulta la investigación y desarrollo de tratamientos analgésicos personalizados para cada paciente. Este proyecto trata del desarrollo de un sistema wearable capaz de capturar, transmitir y visualizar datos crudos de señales PPG en tiempo real, así como la evaluación del prototipo en términos de eficiencia energética e integridad de los datos. Para ello, se realizaron pruebas de captura y transmisión utilizando un prototipo wearable, registrando sus métricas de rendimiento, integridad de los datos y estabilidad de la conexión BLE. Los datos recolectados se procesaron y visualizaron mediante una plataforma de pruebas, lo que permitió evaluar de manera integral el desempeño del dispositivo en condiciones controladas. Las pruebas demostraron una captura y transmisión confiable en tiempo real con pérdidas mínimas a distancias hasta 20 metros en línea de vista y 7 metros con obstáculos, al superar estos rangos la integridad va decayendo de manera progresiva. La aplicación móvil junto con la plataforma web procesaron los datos de manera consistente, permitiendo la visualización y almacenamiento seguro de la información en la nube. El consumo energético del prototipo se mantuvo bajo y estable, asegurando un funcionamiento contínuo prolongado.

2025-01-01T00:00:00Z