Desarrollo de un sistema de seguridad para controlar el encendido de un vehículo subcategoría L3, basado en un método de autenticación por reconocimiento facial

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Título : Desarrollo de un sistema de seguridad para controlar el encendido de un vehículo subcategoría L3, basado en un método de autenticación por reconocimiento facial
Autor : Guallasamin Chasi, Andrés David
Guallichico Guallichico, Brayan Fernando
Director de Tesis: Barrera Jaramillo, Jhonny Javier
Resumen traducido: The theft of subcategory L3 vehicles is one of the crimes that has grown very considerably in recent years, mainly due to the fact that their security systems are incipient and/or are not always effective, which makes them very vulnerable vehicles. In addition to being targets for robberies, they are also used as tools to carry out other criminal acts, thanks to the high speeds that can be achieved, their ease of maneuverability and the speed with which these vehicles can be boarded or abandoned. Although anti-theft security systems for motorcycles already exist, it has been detected that they are easily breached by criminals due to their exposure and their type of construction, which is almost always mechanical. Thus, we have the locks on the discs or the locks on the steering wheel; the same ones that present no challenge to criminals. This situation is a reality that requires the implementation of a highly innovative anti-theft security system that takes advantage of technology; making use of facial recognition authentication techniques for the recognition of the owner or other authorized persons. To achieve this, a Raspberry Pi microcomputer will be used, in which a programmed neural network will be trained and a database created using the "Python" programming language will be hosted. The trained and programmed neural network will allow the validation of the user, comparing the detected face with the database and thus allowing the vehicle to start or deny it. In its design, various climatic and lighting factors of the environment will be considered, which will allow to demonstrate the effectiveness of the system, and its behavior in the different conditions, in order to achieve an effective result and emphasize its effectiveness of operation. The trained and programmed neural network will allow the validation of the user, comparing the detected face with the database and thus allowing the vehicle to start or deny it. In its design, various climatic and lighting factors of the environment will be considered, which will allow to demonstrate the effectiveness of the system, and its behavior in the different conditions, in order to achieve an effective result and emphasize its effectiveness of operation.
Resumen : El robo de vehículos subcategoría L3, constituye actualmente uno de los delitos que más ha crecido en los últimos años, debido principalmente a que sus sistemas de seguridad son incipientes y/o no siempre son efectivos lo que los convierte en vehículos muy vulnerables. Además de ser objetivos de robos, son utilizadas también como herramientas para realizar otros actos delincuenciales, gracias a las altas velocidades que pueden lograrse, a su facilidad de maniobrabilidad y a la rapidez con la que pueden abordarse o abandonarse estos vehículos. Si bien, en la actualidad ya existen sistemas de seguridad antirrobo para motocicletas, se ha detectado que fácilmente son vulnerados por los delincuentes debido a su exposición y a su tipo de construcción que casi siempre es de tipo mecánica. Así tenemos los candados a los discos o las trabas del volante; los mismos que no presentan ningún desafío a los delincuentes. Esta situación, constituye entonces una realidad que requiere de la implementación de un sistema de seguridad antirrobo de alta innovación y que aproveche la tecnología; haciendo uso de técnicas de autenticación por reconocimiento facial para el reconocimiento del propietario u otras personas autorizadas. Para lograr esto, se utilizará un microcomputador Raspberry Pi, en el cual se entrenará una red neuronal programada y se alojará una base de datos creada mediante el lenguaje de programación “Python”. La red neuronal entrenada y programada, permitirá la validación del usuario, comparando el rostro detectado con la base de datos y así permitir el encendido del vehículo o denegar el mismo. En su diseño se considerarán diversos factores climáticos y de iluminación del entorno, lo cual permitirá demostrar la efectividad del sistema, y el comportamiento del mismo en las distintas condiciones, con la finalidad de lograr un resultado efectivo y enfatizar su efectividad de funcionamiento. Si bien, los sistemas de seguridad presentan un grado de falencia, debido a que ninguno por más sofisticación que tenga es 100% efectivo, estando expuesto a ser vulnerado; pero la diferencia de la autenticación por reconocimiento facial, complica la suplantación de identidad, debido a que usa los rasgos biométricos y la geometría del rostro, propios de cada persona.
Palabras clave : INGENIERÍA AUTOMOTRIZ
ANÁLISIS DE SISTEMAS
CONTROL AUTOMÁTICO
AUTENTIFICACIÓN
VEHÍCULOS
SISTEMAS DE SEGURIDAD
Fecha de publicación : feb-2024
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/27051
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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