Sistema de localización de objetos en tiempo real, utilizando sensores de profundidad y modelos de aprendizaje automático

Simple item page
dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorQuiroz Hernández, Nicolás
dc.contributorRodríguez Domínguez, Ana María
dc.contributorOlmos Pimentel, Roberto
dc.contributor.advisorQuiroz Hernández, Nicolás; 0000-0001-6835-2035
dc.contributor.advisorOlmos Pimentel, Roberto; 0000-0001-6627-7158
dc.contributor.authorMartínez Fernández, Javier
dc.date.accessioned2026-08-31T18:01:52Z
dc.date.available2026-08-31T18:01:52Z
dc.date.issued2026-01
dc.description.abstract"El desarrollo del presente trabajo responde a una problemática de salud pública latente y de escala global. De acuerdo con información de la Organización Mundial de la Salud, se reporta que existen aproximadamente 2,200 millones de personas con limitaciones visuales. En el contexto nacional, el panorama no es muy diferente; según el Censo de Población y Vivienda 2020 del INEGI, la discapacidad visual es la limitación más frecuente en México, afectando al 43.5% de la población con discapacidad, lo que representa a más de 2.6 millones de personas. Estas estadísticas se acentúan en el estado de Puebla, donde la incidencia de limitaciones visuales asciende al 46.3% de las discapacidades registradas. Estas cifras ponen en evidencia la necesidad de implementar soluciones tecnológicas enfocadas a resolver y mitigar las barreras de inclusión y movilidad que tiene este sector de la población. En este sentido, la implementación de tecnología destinada a personas con discapacidad visual no solo representa un reto técnico, sino un compromiso social alineado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), específicamente con el ODS 3 (Salud y bienestar) y el ODS 10 (Reducción de las desigualdades)".
dc.folio20260211152459-5014-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/33592
dc.language.isospa
dc.matricula.creator223470449
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccIngeniería eléctrica--Telecomunicaciones--Sistemas de comunicación móvil--Localización inalámbrica
dc.subject.lccBienestar social y público--Protección, asistencia y socorro--Clases especiales--Personas con discapacidad--Dispositivos de autoayuda
dc.subject.lccIngeniería (general)--Óptica aplicada--Procesamiento óptico de datos--Visión por computadora
dc.subject.lccPersonas con discapacidad visual--Servicios para
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.thesis.careerMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ingeniería Electrónica, opción instrumentación Electrónica
dc.titleSistema de localización de objetos en tiempo real, utilizando sensores de profundidad y modelos de aprendizaje automático
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Name:
20260211152459-5014-T.pdf
Size:
15.92 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Name:
20260211152459-5014-CARTA.pdf
Size:
577.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Collections
Tesis de Maestría