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dc.date.accessioned 2024-12-11T16:51:38Z
dc.date.available 2024-12-11T16:51:38Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/174739
dc.identifier.uri https://doi.org/10.35537/10915/174739
dc.description.abstract La evolución de la tecnología móvil en los últimos años ha generado un impacto significativo en nuestras vidas, cambiando la forma en que nos relacionamos con el entorno y llevando a cabo nuestras actividades cotidianas. Este progreso, impulsado por avances en hardware, software y conectividad, ha facilitado el desarrollo de aplicaciones móviles cada vez más avanzadas y sofisticadas. A pesar de estos avances significativos, el posicionamiento indoor sigue siendo un desafío a resolver. Mientras que el posicionamiento en exteriores se ha vuelto bastante preciso gracias al uso generalizado del GPS, la precisión del posicionamiento indoor sigue siendo limitada. El objetivo general de este trabajo es explorar la utilización de modelos de reconocimiento de objetos como mecanismo para lograr el posicionamiento de usuarios en espacios indoor (cerrados) mediante el uso de dispositivos móviles. Para lograr esto, esta tesis presenta una arquitectura llamada Posicionamiento por Objetos que utiliza modelos de reconocimiento y detección de objetos para el posicionamiento indoor de manera genérica y desacoplada. Además, se propone una implementación concreta que combina estos modelos con información del GPS y Giroscopio. Por otro lado, se introduce una arquitectura adicional denominada Monitoreo de Eventos, la cual tiene como propósito fundamental recopilar y almacenar información valiosa proveniente de los dispositivos. Además de su presentación teórica, se propone una implementación concreta. Finalmente, para poder probar estas implementaciones (Posicionamiento por Objetos y Monitoreo de Eventos) se desarrolló una herramienta prototípica que permite el co-diseño y co-testeo in-situ de un tipo particular de aplicación móvil sensibles al contexto. Las experiencias realizadas usando la herramienta desarrollada permitieron analizar el funcionamiento del Posicionamiento por Objetos en diferentes escenarios y casos de uso realistas, identificando áreas de mejora y destacando la importancia del ajuste de parámetros para garantizar un funcionamiento óptimo. es
dc.language es es
dc.subject Modelos de reconocimiento de objetos es
dc.subject Posicionamiento por objetos es
dc.subject Posicionamiento indoor es
dc.subject Co-diseño y Co-testeo es
dc.subject Aplicaciones móviles sensibles al contexto es
dc.title Exploración del posicionamiento indoor mediante el reconocimiento de objetos con el fin de co-diseñar y co-testear aplicaciones móviles sensibles al contexto es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Borrelli, Franco Martín es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de maestria es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Challiol, Cecilia es
sedici.contributor.juror Fillottrani, Pablo Rubén es
sedici.contributor.juror Guerrero, Roberto A. es
sedici.contributor.juror Frati, Fernando Emmanuel es
sedici.institucionDesarrollo Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzada es
thesis.degree.name Magister en Inteligencia de Datos orientada a Big Data es
thesis.degree.grantor Facultad de Informática es
sedici.date.exposure 2024-11-14
sedici.acta 245 es


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