Descripci ´on del sistema

Con el objetivo de proveer a un ambiente residencial de un sistema de interacci ´on a trav ´es de un apuntador l ´aser, es necesario enumerar los m ´odulos que se utilizan para

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Figura 69: El sistema de control del entorno se divide en tres m ´odulos: puesta a punto, an ´alisis de

im ´agenes e interacci ´on dom ´otica.

alcanzar esta meta. Aunque el prop ´osito de este trabajo es desarrollar un sistema de detecci ´on de puntos l ´aser, se resume brevemente el sistema completo incluyendo sus componentes y funcionalidades. En particular, el sistema incluye una herramienta que ayude a la localizaci ´on de los dispositivos a controlar; de igual forma se considera un equipo dom ´otico que sea capaz de enviar y recibir ´ordenes desde o hacia los dispositi- vos; as´ı como una herramienta que permita la interacci ´on de un usuario con este sistema.

De esta forma, cuando los usuarios quisieran utilizar alg ´un dispositivo electr ´onico en casa, ellos deben seleccionar este por medio de un apuntador l ´aser. Video c ´amaras de bajo costo se ubican en diferentes zonas del hogar, estas registran im ´agenes con una frecuencia predeterminada (varias veces por segundo) y son enviadas a un centro de procesamiento, el cual ejecuta un algoritmo para la detecci ´on del l ´aser. Una vez que la proyecci ´on del haz l ´aser se ha detectado en la imagen, se expide una orden de control al dispositivo de control dom ´otico, el cual enciende o apaga el dispositivo electr ´onico selec- cionado por el apuntador l ´aser. De esta manera, el sistema se divide en tres secciones o m ´odulos: m ´odulo de puesta a punto, an ´alisis de im ´agenes y de interacci ´on dom ´otica, ver figura 69.

Secci ´on 1: M ´odulo de puesta a punto: Una herramienta de control se encarga de inicializar el sistema. Este permite al usuario se ˜nalar las ´areas de inter ´es donde se buscar ´a el punto l ´aser. Dichas ´areas son llamadas zonas activas.

Secci ´on 2: M ´odulo de an ´alisis de im ´agenes: Una serie de algoritmos son imple- mentados para analizar las im ´agenes enviadas desde la video c ´amara, buscando el punto l ´aser en las zonas activas.

Secci ´on 3: M ´odulo de interacci ´on dom ´otica: Por medio de un sistema dom ´otico, las ´ordenes de control pueden ser enviadas a los diferentes dispositivos electr ´onicos (KNX/EIB, 2015). Estas ´ordenes se limitan al encendido y apagado del dispositivo siempre y cuando se detecte un punto l ´aser en la zona activa que se asocie a un dispositivo, generalmente esta corresponde al ´area de la imagen donde se ubica dicho dispositivo.

7.4.1. M ´odulo de puesta a punto

El sistema necesita una referencia de la ubicaci ´on de los dispositivos que ser ´an con- trolados. As´ı el usuario debe especificar las zonas de inter ´es por medio de un software especial que muestre las im ´agenes capturadas por las c ´amaras, de esta forma el usuario puede seleccionar donde se encuentran los dispositivos. Con esta informaci ´on el sistema genera un n ´umero de zonas activas, en donde si es detectado un punto l ´aser se genera una se ˜nal de control que ser ´a enviada al sistema dom ´otico.

7.4.2. M ´odulo de an ´alisis de im ´agenes

La funcionalidad del sistema completo depende de la precisi ´on de este m ´odulo, ya que este implica la correcta detecci ´on del punto l ´aser en la imagen. La siguiente lista enumera las t ´ecnicas ya empleadas para llevar a cabo dicha tarea:

1. Algoritmos cl ´asicos de visi ´on por computadora empleados para la extracci ´on de caracter´ıticas, Ch ´avez et al.(2008, 2007):

Correlaci ´on de patrones (TM).

2. Algoritmos que utilizan t ´ecnicas cl ´asicas de decisi ´on, Ch ´avezet al.(2012):

Correlaci ´on de patrones + Umbralizaci ´on din ´amica (TM + DT).

3. Algoritmos de decisi ´on que utilizan sistemas difusos sintonizados con algoritmos gen ´eticos (GFS), Ch ´avez et al. (2012); Ch ´avez et al. (2010); Ch ´avez et al. (2011, 2012):

Correlaci ´on de patrones + Sistemas basados en reglas difusas (FRBS) di- se ˜nados por conocimiento experto y sintonizados por algoritmos evolutivos (TM +

F RBStuned−GA).

Correlaci ´on de patrones + Sistemas de reglas difusas con aprendizaje evolutivo (TM +F RBSlearning−GA).

Aunque el resultado de aplicar estos algoritmos en general superan el estado del arte; existe un n ´umero de errores significante que es introducida por la t ´ecnica de correlaci ´on de patrones (TM). As´ı el objetivo del trabajo es sustituir el uso de TM por la metodolog´ıa FOA, cuyo ´exito en el proceso de detecci ´on podr ´a mejorar los resultados obtenidos en trabajos previos. De esta forma, la metodolog´ıa del FOA se aplicar ´a en combinaci ´on con las t ´ecnicas ya antes mencionadas:

1. Algoritmo propuesto usando t ´ecnicas cl ´asicas de decisi ´on:

Atenci ´on focalizada + Correlaci ´on de patrones + Umbralizaci ´on din ´amica (FOA + TM + DT) (algunos resultados preeliminares se presentan en Clementeet al.

(2013a)).

2. Algoritmo propuesto utilizando t ´ecnicas de sistemas difusos y algoritmos gen ´eticos para el procesos de decisi ´on:

Atenci ´on focalizada + Correlaci ´on de patrones + Sistema basado en reglas difu- sas (FRBS) dise ˜nadas por un experto y sintonizadas por un algoritmo gen ´etico (FOA + TM +F RBStuned−GA).

Atenci ´on focalizada + Correlaci ´on de patrones + Sistema de reglas difusas aprendidas por medio de un proceso evolutivo (FOA + TM +F RBSlearning−GA)

7.4.3. M ´odulo de interacci ´on dom ´otica

Una vez que el algoritmo de an ´alisis de im ´agenes ha localizado el punto l ´aser so- bre un dispositivo electr ´onico, una orden ser ´a enviada al dispositivo seleccionado. En las pruebas realizadas, el sistema utiliza un sistema de control dom ´otico central basado en la tecnolog´ıa KNX/EIB (2015), el cual emplea una comunicaci ´on con los diferentes disposi- tivos por medio de protocolos est ´andares. En este caso los comando enviados permiten el encendido y apagado de los dispositivos.