Yearly Archive 11 de octubre de 2021

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WSN para seguimiento y control de hábitos diarios de especies en riesgo

El pasado 4 de Octubre de 2021, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «Design of a WSN for Following and Controlling the Daily Habits of Endangered Species in a Specific Re-Introductory Area«, dirigido por el Prof. Manuel Castro, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED.

A continuación os dejamos el resumen del trabajo:

 La evolución de la sociedad humana y el crecimiento de su población ligados al desarrollo de nuevas tecnologías desde la revolución industrial han provocado una reducción sustancial del número de animales debido a la reducción de los hábitats en detrimento de la industria. Las actividades de sobreexplotación y caza y otros factores como el cambio climático son responsables de la reducción e incluso extinción de diferentes especies. Sin embargo, desde mediados del siglo XX se ha provocado un cambio en la tendencia de la sociedad y la acción de los gobiernos para revertir esta situación.

De esta forma una serie de medidas para regular y proteger a las especies en peligro y concienciar a la población para reducir las tendencias de decrecimiento. Entre esas medidas se encuentran los programas de cría en cautividad y liberación para especies en peligro de extinción. En estas medidas los programas cuentan con varias fases, siendo la fase de monitoreo por liberación una de las más cruciales para determinar el éxito o fracaso del programa.

En esta fase, se sigue el comportamiento y la actividad del animal para determinar su readaptación al medio salvaje y su comportamiento en sociedad y para asegurar su estado de salud. Para esta fase se usan técnicas directas e indirectas entre las que destacan medidas de foto-trampeo, posicionamiento por radio y seguimiento visual y seguimientos mediante rastro o avistamientos de los habitantes de la zona. La información recopilada es un factor clave para determinar las causas del éxito o fracaso. Por esta razón, un método basado en el uso de redes de sensores inalámbricas, un tipo de sistemas que consiste en desplegar una serie de dispositivos de telecomunicaciones con la capacidad de medir variables determinadas y comunicarse entre ellos, se ha diseñado en este proyecto con el objetivo de proveer un método de monitoreo directo con una interacción mínima sobre el animal.

Una red compuesta por diferentes tipos de nodos y desplegada a lo largo del hábitat del animal en cuestión que permite tomar medidas de temperatura, posicionamiento y ritmo cardiaco del animal para poder determinar sus movimientos diarios y su actividad y poder actuar en caso de que exista algún problema que requiera la intervención del equipo de veterinarios por riesgo en la salud del animal.

Un diseño basado en el consumo mínimo de energía y la reducción del tráfico en la red que consta de cuatro tipos diferentes de nodos: un nodo sensor ubicado en un collar portátil que llevará el animal, nodos repetidores ubicados en lugares fijos cuya función es retransmitir la información medida y dos tipos de nodos base que enviarían la información a otros equipos fuera de la red.

Un nodo fuente fijo que mediante tecnologías de GPRS/GSM enviaría a un servidor remoto y un nodo móvil que permitiría transmitirla en directo a través de un puerto USB. De esta forma, el monitoreo de una especie en concreto, el lince ibérico, se podría realizar sin intervención con la propia especie y en un tiempo real.

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Entorno de aprendizaje en ciberseguridad usando MQTT

El pasado 4 de Octubre de 2021, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «Design of didactic practices to analyze the cybersecurity state of art of MQTT protocol«, dirigido por el Prof. Sergio Martín, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED.

A continuación os dejamos el resumen del trabajo:

Este trabajo explora el protocolo MQTT teniendo en cuenta, en primer lugar, la familia de protocolos a la que pertenece, su historia y una descripción técnica del protocolo. Además, incluye una descripción profunda de los paquetes que se envían. Finalmente, se cubre la seguridad del protocolo.

MQTT se ha convertido en un protocolo usado ampliamente en entornos IT e IoT para dar las capacidades de mensajería entre procesos. Es muy sencillo de implantar y muy ligero, lo que le hace adecuado con casi cualquier proceso industrial. Durante su evolución, se han ido añadiendo capacidades de seguridad para proporcionar integridad y confidencialidad de datos.

Basado en esta descripción se han desarrollado seis prácticas de laboratorio para cubrir los problemas de seguridad que se han encontrado durante la investigación. Éstas ayudarán a los estudiantes a entender por completo como funciona y se comporta el protocolo.

Las practicas cubren:

  1. Entender cómo se transmiten los paquetes y qué pinta tienen
  2. Cómo identificar y esconder brokers en la red.
  3. Cómo usar las capacidades básicas de seguridad (usuario y password y ACL)
  4. Cómo añadir cifrado
  5. Mostrar los efectos del envenenamiento y la manipulación de los paquetes
  6. Mostrar  la importancia de tener un entorno seguro para evitar que los actores maliciosos interfieran las comunicaciones.

MQTT puede ser utilizado en muchas aplicaciones diferentes. La recomendación que sale de este trabajo es usar autenticación fuerte basada en certificados, de manera que se asegure que quien está interactuando con el broker es quien esperamos que lo haga.

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Redes inalámbricas de sensores con 5G

El pasado 4 de Octubre de 2021, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «Implementation of Wireless Sensor Networks within 5G: Current and Future Standardization and Technical Implications of massive Machine-Type Communications Use Cases«, dirigido por el Prof. Manuel Castro, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED.

A continuación os dejamos el resumen del trabajo:

La tecnología 5G ha sido posicionado como una transformación revolucionaria para la industria. La adopción de las comunicaciones móviles para las comunicaciones masivas de máquinas en la industria ha sido lenta, debido principalmente a la falta de funcionalidades que existen ya en tecnologías de redes de sensores. Para asegurar el éxito de 5G en casos de uso de industrial, es necesario cambiar la forma en la que se piensa sobre las redes móviles, adoptar ciclos de vida más largos, ofrecer mayor flexibilidad y adaptabilidad, e incluir una serie de funciones que no solo deben igualar, sino mejorar frente a las que existen ya en protocolos de comunicaciones existentes.

La estandarización de 5G todavía no se ha completado – la versión 15 está enfocada principalmente en los casos de uso de ancho de banda móvil, mientras que la versión 16 ofrece algunas mejoras sobre funcionalidades del internet de las cosas en 4G. La versión 17 promete mejoras adicionales para traer las funcionalidades más importantes del internet de las cosas a 5G.

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Plataforma de monitorización de aire en red LoRaWAN

Ayer 4 de Octubre se defendió el Trabajo Fin de Máster titulado « DESIGN AND DEVELOPMENT OF AN AIR QUALITY MONITORING PLATFORM IN A LORAWAN NETWORK «, dirigido por el Prof. Sergio Martín, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED. Aquí os dejamos su resumen:

El interés por los sensores de bajo coste para la detección de contaminantes en entornos interiores y exteriores se ha incrementado durante los últimos años, debido al mayor interés por los efectos adversos que estos contaminantes producen en la salud de las personas y del medio ambiente. Hemos diseñado y desarrollado una plataforma para monitorizar la calidad del aire usando una Red de Sensores Inalámbrica. Un microcontrolador recoge las muestras obtenidas por tres sensores de metal-óxido semiconductor, un sensor de partículas, un sensor de CO2, un sensor de luz ambiente y un sensor de temperatura/humedad, y los transmite de forma inalámbrica a una red LoRaWAN implementada con los servicios proporcionados por The Things Network. 

En este trabajo se describen las tecnologías empleadas y presentamos el proceso de diseño del dispositivo desarrollado. 

Esta es la apariencia del sistema final:

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Concepts and Methodologies for Zone-based Automotive Electric/Electronic Arquitectures

Hoy 4 de Octubre se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «Concepts and Methodologies for Zone-based Automotive Electric/Electronic Arquitectures«, dirigido por el Prof. Sergio Martín, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED. Aquí os dejamos su resumen:

La complejidad de las arquitecturas Eléctricas/Electrónicas en el sector de la automoción, ha aumentado drásticamente en los últimos 20 años. Comenzando con menos de 10 ECUs por sus siglas en inglés o unidades de control electrónico, por ejemplo, para la gestión del motor o el control electrónico de estabilidad, la demanda en constante aumento de sistemas de seguridad, confort e información y entretenimiento ha llevado a las arquitecturas E/E actuales con más de 150 ECU. La cantidad de componentes, ECU, sensores, actuadores tiene un impacto directo en la complejidad del arnés de cableado, ya que están altamente interconectados con diferentes tecnologías de comunicación, LIN, CAN, Ethernet … Además, todos los periféricos, es decir, sensores y actuadores, de una ECU determinada normalmente están conectados directamente a ese nodo. El arnés de cableado resultante es muy complejo, tiene una estructura monolítica y puede tener un peso de hasta 60 kg para vehículos de lujo. Por lo tanto, no se puede fabricar automáticamente, sino que se debe construir a mano. Sin embargo, para otras arquitecturas de vehículos, un proceso de trabajo manual ya no será factible debido al aumento de los costos de mano de obra y la seguridad del proceso.

Monolithic Wiring Harness. (J. Klaus-Wagenbrenner, “Zonal EE Architecture: Towards a Fully Automotive Ethernet–Based Vehicle Infrastructure,” p. 20, 2019.)

Una solución a este problema sería pasar de un enfoque funcional a un enfoque geométrico. Los componentes correspondientes a un nodo ya no se conectarían directamente a su nodo de control, sino que se conectarían a un “hub”. A continuación, sus datos se canalizarían a través de este “hub” hasta el nodo de control correspondiente.

Este enfoque, se conoce como “zonalización” o arquitectura eléctrica / electrónica zonal.

Este TFM analiza y describe diferentes metodologías y enfoques para migrar arquitecturas de comunicaciones e interconexión actuales en automoción a una arquitectura zonal. Comenzando con una división geométrica física del mazo de cables dentro del vehículo y pasando a una división lógica y funcional del sistema.

La división física reduce directamente la complejidad del cableado, permitiendo así la automatización de su producción. Por otro lado, una división lógica y funcional requiere un estudio adicional que incluye la adición de un controlador para cada zona que servirá como centro de conexión o proxy de la zona geométrica. El controlador de zona es clave para la “zonalización”., sin embargo, tiene un impacto negativo en la latencia de los sistemas. Este controlador sirve como puerta de enlace entre los buses heredados (CAN, LIN, FlexRay…) y la comunicación basada en Ethernet añadiendo cierto tiempo a la comunicación entre el componente y su nodo central. Por esta razón, se organizará una clasificación de los diferentes mensajes basados ​​en señales antes de que se canalicen en una comunicación basada en IP. Esos son: el mejor esfuerzo, basado en eventos, bucle de control de ciclo de baja latencia, mensajes de audio / video y de tiempo crítico.

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Ponencia invitada en IEEE 7th World Forum on Internet of Things

El pasado 16 de Julio, el Prof. Sergio Martín impartió la ponencia invitada «IoT Education through Remote Laboratories» en el IEEE 7th World Forum on Internet of Things.

Abstract: One of the most challenging issues in special education is how to facilitate Science, Engineering, Technology and Mathematics (STEM) experimental activities in technical fields. Laboratory practice is essential in STEM disciplines to help students assimilate correctly the theory concepts and can acquire the practical skills to be used in their professional career once their degree is finished. Traditionally, on-campus education provides hand-on practice sessions where students can physically conduct experimentation with technical equipment once a week. However, students with physical, psychic or sensory disability, or serious conduct disorder may find problematic to attend to a physical laboratory to conduct such practices.

One potential solution to this problem can be found in the use of virtual and remote laboratories. The use of these on-line labs in engineering education is becoming more and more important everyday because of the need of providing flexible, scalable and high quality access to acquire practical competences with real instrumentation at anytime and anyplace, not only within a classroom. This presentation will introduce some remote laboratories to facilitate IoT learning at University level. They will help students to acquire technical skills related to electronics, communications and computer science without having to attend an on-campus laboratory.

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Adversarial Domain Adaptation of Synthetic 3D Data to Train a Volumetric Video Generator Model

Hoy, 6 de Julio de 2021, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «Adversarial Domain Adaptation of Synthetic 3D Data to Train a Volumetric Video Generator Model«, dirigido por el Prof. Sergio Martín, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED.

A continuación os dejamos el resumen del trabajo:

El entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático requiere datos de entrenamiento representativos de la aplicación de destino. En algunos casos, los datos no están disponibles en la cantidad requerida o solo están disponibles datos similares de otro dominio de datos. Los datos se pueden generar sintéticamente traduciendo datos de un dominio a otro dominio. La adaptación de un dominio adversario es el proceso de traducir datos de un dominio de origen a un dominio de destino utilizando enfoques de aprendizaje contradictorio. Dado que ninguna de las muestras está disponible en ambos dominios, la adaptación del dominio adversario es un problema de aprendizaje no supervisado.

El marco CycleGAN es una red de confrontación generativa que se utiliza para tareas de traducción de datos a datos no emparejados. Se construye a partir de un generador y un discriminador para cada dominio que se entrena simultaneamente. El desafío de entrenar CycleGANs radica principalmente en la gran cantidad de hiperparámetros y la diferencia de complejidad entre el discriminador y el generador. Además, el objetivo de aprendizaje es cualitativamente más complejo para el generador que para el discriminador. Además, especialmente para redes convolucionales que traducen imágenes multicanal de alta resolución, los modelos se vuelven complejos y requieren muchos recursos para entrenar.

En este estudio, hay dos dominios diferentes de imágenes RGBD con las dimensiones 512x512x4. Las imágenes del primer dominio se generan mediante fotogrametría y las imágenes del segundo dominio se generan desde un teléfono móvil utilizando un escáner LIDAR.

El objetivo de este trabajo es traducir imágenes RGBD generadas mediante fotogrametría a imágenes que podrían ser del dominio generado por el escaneo LiDAR. Debido a la similitud de ambos dominios, el modelo necesita aprender características complejas. Además, el tamaño de las imágenes implica un modelo con muchos parámetros entrenables. Al mismo tiempo, los recursos de capacitación son limitados y solo se encuentran disponibles unas pocas muestras de capacitación.

En este trabajo se investigan diferentes arquitecturas CycleGAN basadas en arquitecturas novedosas como el discriminador basado en UNet y el discriminador One-Shot GAN. Estas arquitecturas se adaptan y optimizan cuidadosamente teniendo en cuenta las limitaciones mencionadas anteriormente.

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Laboratorio remoto IoT para dar soporte a MQTT y NodeRED

El pasado 6 de Julio de 2021, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «DEVELOPMENT OF AN IOT REMOTE LAB BASED ON ARDUINO», dirigido por el Prof. Sergio Martín, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED.

Esta tesis de master describe el desarrollo de un laboratorio remoto basado en Raspberry Pi y microcontroladores ESP8266 para dar soporte a entornos de prácticas y aprendizaje remoto de IoT on-line, que son muy importantes para ofrecer programas de educación en línea de calidad sobre IoT.

Este trabajo evoluciona la plataforma Arduino Lab desarrollada por UNED integrándole nuevas funcionalidades, como el monitor serie, el uso de un nuevo tipo de placa (NodeMCU), además de proponer una serie de nuevos experimentos más orientados al Internet de las Cosas, sobre todo basados en el uso del protocolo MQTT y la plataforma NodeRED.

Los estudiantes pueden acceder a través de un navegador web a un IDE basado en el lenguaje Arduino y programar tres placas nodeMCU de forma remota de una manera similar a usar el IDE de Arduino conectado a una placa Arduino localmente.

El código se puede compilar y cargar con aviso de errores y adicionalmente existen algunas funcionalidades como cargar un nuevo código localmente, guardar el código escrito en su computadora, cargar algunos ejemplos predefinidos, un monitor serie y el acceso a la plataforma Node Red.

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Sistema de Localización Bluetooth Low Energy de malla para interiores

Hoy, 6 de Julio de 2021, se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «BLE Mesh Indoor Localization System», dirigido por el Prof. Sergio Martín, y enmarcado en el Electronics for Information and Communication Technologies Master de la UNED.

A continuación os dejamos el resumen del trabajo:

Global Positioning System (GPS) es la tecnología más usada para posicionamiento en exteriores gracias a su precisión. Sin embargo, GPS no puede mantener la misma precisión en interiores, así que otras tecnologías son consideradas para interiores debido a su mayor exactitud comparadas a GPS.

Los dispositivos Bluetooth Low Energy (BLE) son usados extensamente en múltiples campos en el mundo gracias a su baja complejidad y bajo consumo de potencia. BLE mesh mejora y amplía el rango de aplicaciones con capacidades de red, que permiten la implementación de nuevos escenarios, especialmente en sistemas de posicionamiento en interiores.

Este trabajo presenta la implementación de un sistema interactivo de localización BLE mesh a través del desarrollo firmware y software en placas de evaluación. 

La placa utilizada fue una Nordic Semiconductors nRF52-DK, que cuenta con una solución de chip único con suficientes capacidades para los servidores Mesh BLE, nRF52832, y un microcontrolador adicional (ATSAM3U2CA) para la interfaz Segger J-Link incorporada y la comunicación USB, entre otras capacidades, requeridas especialmente para la estación de nodo de puerta de enlace del cliente.

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Publicado Libro «Teaching and Learning Advances on Sensors for IoT»

En el mes de Abril de 2021 hemos editado un libro de investigación en abierto titulado «Teaching and Learning Advances on Sensors for IoT«, como edición impresa del Special Issue de mismo nombre publicado en la revista Sensors.

ISBN 978-3-0365-0522-0 (Hbk); ISBN 978-3-0365-0523-7 (PDF)
https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0523-7

En dicho libro aparecen, entre otros, artículos de varios investigadores de la red eMadrid, pertenecientes a UNED y UPM.

Aquí tenéis el resumen:

This book focuses on all the technologies involved in improving the teaching and learning process of some of the sensor-based IoT topics, such as virtual sensors, simulated data acquisition, virtual and remote labs for IoT sensing, gamification experiences and innovative teaching materials, among others. In particular, the articles inside the book show excellent works about hot topics, such as:

  • Remote labs for IoT teaching, including the full development cycle. – Practical guides for IoT cybersecurity.
  • Innovative multimodal learning analytics architecture that builds on software-defined networks and network function virtualization principles.
  • Problem-based learning experiences using designed complex sensor-based IoT ecosystems with sensors, actuators, microcontrollers, plants, soils and irrigation systems.
  • Block-based programming extensions to facilitate the creation of mobile apps for smart learning experiences.

The articles published in this book present only some of the most important topics about sensor-based IoT learning and teaching. However, the selected papers offer significant studies and promising environments.

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DESIGN AND DEVELOPMENT OF AN ARDUINO IoT EXPERIMENT INTEGRATED INTO AN E-LEARNING REMOTE LABORATORY

El pasado 17 de Marzo de 2021 se defendió el Trabajo Fin de Máster «DESIGN AND DEVELOPMENT OF AN ARDUINO IoT EXPERIMENT INTEGRATED INTO AN E-LEARNING REMOTE LABORATORY» dirigido por el Prof. Sergio Martín, como requisito último del Máster en Ingeniería Industrial de la UNED.

Este proyecto fin de máster describe el diseño y desarrollo de un experimento sobre el Internet de las Cosas (IoT) basado en Arduino, así como su integración en una plataforma laboratorio remoto de enseñanza virtual la cual posibilita la interacción con el experimento a través de internet y la visualización de los resultados a través de una cámara web.

El experimento aquí introducido está compuesto de tres placas Arduino UNO Wifi Rev2, un sensor de humedad y temperatura, un ventilador, diodos LED y una pantalla TFT, que pueden ser programados para interactuar y llevar acabo comportamientos representativos de un sistema de refrigeración IoT. Por lo tanto, permitiendo a estudiantes testar y experimentar – a través del laboratorio remoto – con equipos reales conceptos sobre IoT relevantes para la educación en ingeniería a nivel académico.

Arduino IoT Lab – UNED

También se presenta una propuesta para un programa de ejercicios remotos a ser seguido por los alumnos como complemento al desarrollo del experimento IoT. Esto incluye la descripción de un conjunto de ejemplos programados para este propósito y la sugerencia de posibles tareas a realizar por los estudiantes empleando estos ejemplos como base.

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Development of a device implementing RFID and 3G technologies for automated stock control

El pasado 15 de Marzo de 2021, se defendió el Trabajo Fin de Máster titulado «Development of a device implementing RFID and 3G technologies for automated stock control«, dirigido por el Prof. Sergio Martín. Dicho TFM ha sido defendido por un alumno del Academic Master of Information and Communication Electronic System.

Con este fin, en esta tesis se describe el desarrollo de un sistema de gestión automática de stock mediante el uso de tecnología RFID. El objetivo de este sistema es controlar automáticamente, en los almacenes del cliente, el nivel de stock de cada producto proporcionado por el proveedor, de modo que sea el propio sistema de control de stock quien realice nuevos pedidos de productos una vez el nivel crítico de stock (definido por el cliente) es alcanzado. De este modo se fideliza al cliente asegurándole siempre una cantidad mínima de stock de cada producto sin necesidad alguna de interacción ni control por su parte, ya que todo el proceso es llevado a cabo por el sistema y gestionado por el proveedor.

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Llamada a artículos sobre tecnologías educativas con fines sociales – GoodIT

Os informamos de un Call for Papers para el Special Track «ICT-enhanced Education with social impact» organizado por el Prof. Sergio Martín y Johann Marquez-Barja, dentro de la conferencia ACM International Conference on Information Technology for Social Good (GoodIT 2021), 9-11 September 2021, Rome, Italy.

Las áreas sobre las que se busca artículos es, entre otras, las siguientes:
• Adaptive and personalized learning
• Chatbots and Virtual assistants
• Digital accreditations (badges, free and paid digital diplomas)
• Digital fabrication and makerspaces
• Digital Twins
• Distributed remote labs (federated remote labs)
• Games & Serious games to foster student’s engagement and motivation
• Intelligent tutoring system
• Internet of Things use in the classroom/laboratory
• Learning analytics
• Massive Open Online Courses
• Mobile apps
• Open Educational Resources and Practices
• Remote labs standards and federations
• Robotics in the classroom to enhance student motivation
• Virtual labs
• XR and immersive environments

Fecha límite: 1 de Mayo 2021

Más info: http://www.grc.upv.es/goodit2021/specialtracks/ICT-Education/

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App para Electrónica Digital

Queremos anunciar que ya podéis encontrar en Google Play la aplicación móvil Electrónica Digital UNED, desarrollada por el Equipo Docente de la asignatura Electrónica Digital, impartida en varios Grados de la Escuela de Ing. Industriales de la UNED.

Los alumnos encontrarán video clases cortas y preguntas de autoevaluación de cada uno de los temas de la asignatura.

La app cubre los 13 temas de la asignatura, con 19 vídeos cortos de una duración total de 267 minutos. También se incluyen numerosas preguntas de autoevaluación tipo test:

Esperamos que sirva de ayuda para preparar el examen de septiembre y los próximos cursos facilitando el estudio de la asignatura en cualquier momento y lugar.

Al entrar os pedirá una palabra clave, para que sólo puedan acceder nuestros alumnos. Aquellos interesados en probarla que no seais alumnos de la asignatura, igualmente podéis contactarnos para que os digamos cuál es y tengáis acceso.

Más información y descarga:

https://play.google.com/store/apps/details?id=appinventor.ai_semagu.ElectronicaDigital_UNED

Próximamente se publicará la versión iOS.

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Comprehensive Review of Vision-Based Fall Detection Systems

El pasado 1 de Febrero de 2021 fue publicado en la revista Sensors (JCR Q1) el artículo «Comprehensive Review of Vision-Based Fall Detection Systems», escrito por el doctorando Jesús Gutiérrez, y sus directores Sergio Martín (UNED) y Víctor Rodríguez (EduQTech).

Dicho artículo está enmarcado en la colaboración entre el departamento IEECTQAI y el grupo EduQTech, de la E.U. Politécnica (Teruel) de la Universidad de Zaragoza, que vienen desarrollando en el ámbito de la detección de caídas desde hace más de una década.

Aquí podéis ver el abstract del artículo:

Vision-based fall detection systems have experienced fast development over the last years. To determine the course of its evolution and help new researchers, the main audience of this paper, a comprehensive revision of all published articles in the main scientific databases regarding this area during the last five years has been made. After a selection process, detailed in the Materials and Methods Section, eighty-one systems were thoroughly reviewed. Their characterization and classification techniques were analyzed and categorized. Their performance data were also studied, and comparisons were made to determine which classifying methods best work in this field. The evolution of artificial vision technology, very positively influenced by the incorporation of artificial neural networks, has allowed fall characterization to become more resistant to noise resultant from illumination phenomena or occlusion. The classification has also taken advantage of these networks, and the field starts using robots to make these systems mobile. However, datasets used to train them lack real-world data, raising doubts about their performances facing real elderly falls. In addition, there is no evidence of strong connections between the elderly and the communities of researchers.

Podéis visualizar y descargar el artículo completo, al estar publicado con acceso abierto, en el siguiente enlace:

https://susy.mdpi.com/user/manuscripts/review_info/c2289f57480ab05189c990c5a80905dd

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Webinar Security, Devices and Education

El pasado 20 de enero de 2021, el profesor Elio San Cristobal impartió el Webinar «Security, Devices and Education» dentro de la serie de webinars «IoT and new Frontiers in Education».

A continuación podéis ver el vídeo:

Y aquí la presentación realizada:

Webinar organizado por IEEE Education Society

Este webinar ha sido organizado por los capítulos de España, Portugal y Bangalore de la IEEE Education Society, en colaboración con la IEEE Student Branch de la UNED, el IEEE HKN Nu Alpha chapter de la UNED, la sección española de IEEE, la Sociedad Portuguesa para la Educación en Ingeniería (SPEE) y la REVA University

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Comité UNE sobre IoT y Tecnologías relacionadas

El Comité CTN 71/SC 41 «IoT y Tecnologías relacionadas«, organizado por la Asociación Española de Normalización (UNE), del que el profesor Sergio Martín es vocal, se reunió el pasado 18 de Enero de 2021 de forma telemática para revisar el estado del grupo y planificación de actividades en el año 2021.

Este comité se encarga de revisar las nuevas propuestas de normas y estándares internacionales en el campo de «IoT y tecnologías relacionadas» tales como por ejemplo la elaboración estándares como la serie ISO/IEC 21823 «Interoperability for IoT systems».

Puedes seguir la actividad del Comité en Twitter: https://twitter.com/hashtag/CTN71?src=hashtag_click

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Webinar IoT and Practical Laboratories

El pasado 19 de enero de 2021, el profesor Sergio Martín impartió el Webinar «IoT and Practical Laboratories» dentro de la serie de webinars «IoT and new Frontiers in Education».

A continuación podéis ver el vídeo:

Y aquí la presentación realizada:

Webinar organized by IEEE Education Society

Este webinar ha sido organizado por los capítulos de España, Portugal y Bangalore de la IEEE Education Society, en colaboración con la IEEE Student Branch de la UNED, el IEEE HKN Nu Alpha chapter de la UNED, la sección española de IEEE, la Sociedad Portuguesa para la Educación en Ingeniería (SPEE) y la REVA University

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Sistema de Bombeo de Agua controlado por variador de frecuencia y monitorizado en ThingSpeak mediante Arduino

El pasado 18 de Enero de 2021 se defendió satisfactoriamente el Proyecto Fin de Grado titulado «Sistema de Bombeo de Agua controlado por variador de frecuencia y monitorizado en ThingSpeak mediante Arduino» dirigido por el Prof. Sergio Martín.

El sistema IoT implementado representa los diferentes estados de las variables comentadas en el punto anterior en la nube, mediante la plataforma ThingSpeak. Como objetivo en esta sección será la visualización de las variables comentadas anteriormente. En la figura siguiente se representa un esquema en el cual se puede apreciar, en una sola gráfica, una visión general del Proyecto.

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Webinar Education and Remote Laboratories

El pasado 18 de enero de 2021, el Catedrático Manuel Castro impartió el Webinar «Education and Remote Laboratories» dentro de la serie de webinars «IoT and new Frontiers in Education».

A continuación podéis ver el vídeo:

Y aquí la presentación realizada:

Organizado por IEEE Education Society

Este webinar ha sido organizado por los capítulos de España, Portugal y Bangalore de la IEEE Education Society, en colaboración con la IEEE Student Branch de la UNED, el IEEE HKN Nu Alpha chapter de la UNED, la sección española de IEEE, la Sociedad Portuguesa para la Educación en Ingeniería (SPEE) y la REVA University

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Publicado Editorial «Internet of Things Learning and Teaching» en revista Technologies

El pasado 18 de Enero de 2021 se publicó la Editorial «Internet of Things Learning and Teaching» correspondiente al Special Issue «Technology Advances on IoT Teaching and Learning» del mismo nombre publicado en la revista de acceso abierto Technologies.

El enlace a dicho editorial puede ser encontrado en el siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2227-7080/9/1/7/htm

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Serie de Webinars sobre «IoT and new frontiers in education»

La IEEE Education Society inaugura el año con la serie de webinars «Iot and new frontiers in education» que tendrá lugar entre el 18 y el 22 de enero. Un evento que copatrocina la red eMadrid y que está organizado por los capítulos de España, Portugal y Bangalore de la IEE Education Society, en colaboración con la IEEE Student Branch de la UNED, el IEEE HKN Nu Alpha chapter de la UNED, la sección española de IEEE, la Sociedad Portuguesa para la Educación en Ingeniería (SPEE) y la REVA University

La presentación de las ponencias estará a cargo de Manuel CastroRayapur Siva Reedy y Oscar M. Bonastre. El programa del webinar es el siguiente: 

  • 18 de enero, 2021Manuel Castro, Educación y Laboratorios Remotos.
  • 19 de enero, 2021Sergio Martín, IoT y Laboratorios Prácticos.
  • 20 de enero, 2021Elio Sancristóbal, Seguridad, Dispositivos y Educación. 
  • 21 de enero, 2021Pedro Plaza, FPGAs y actividades educativas remotas.
  • 22 de enero, 2021Alejandro Macho, FPPAAs y Laboratorios Remotos. 

Está previsto que los webinars se emitan online a las 4:30 pm CET. Más detalles y registro gratuito, pinchando en el enlace