Diseño e implementación de un dispositivo para reconocimiento de objetos como apoyo a personas con discapacidad visual

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Title: Diseño e implementación de un dispositivo para reconocimiento de objetos como apoyo a personas con discapacidad visual
Authors: Yuquilema Gallegos, Madelin Andrea
Advisor: Caiza Guanochanga, Gustavo Javier
Abstract: This project presents the design and implementation of a smart portable device for object recognition, focused on providing support to people with visual impairments in home environments. The device is primarily targeted at users who have recently lost their sight and who belong to low- and middle-income sectors. It uses a Rasp- berry Pi as the processing unit and an integrated camera, which allows capturing and interpreting images of the controlled environment using pre-trained artificial intelligence algorithms. Technologies such as OpenCV for image processing and PyTorch for the inference of object detection models are analyzed. The device in- tegrates a speaker that produces audible alerts, a vibrating motor for tactile trans- missions, and physical buttons. Validation of the system on the functional prototype demonstrated a real-time detection rate of 4-5 FPS on the Raspberry Pi 4 and a mean approximate pressure (mAP) of 54.7% for the object classes of interest. The system is capable of identifying basic household objects and providing clear feedback to the user, strengthening their autonomy and security, contributing to social inclusion, and aligning with Sustainable Development Goal 3: good health and well-being.
Translated abstract: Este proyecto aborda el diseño e implementación de un dispositivo inteligente portátil para el reconocimiento de objetos, enfocado en ofrecer apoyo a personas con discapacidad visual en entornos domésticos. El dispositivo está orientado prin- cipalmente a usuarios que han perdido recientemente la visión y que pertenecen a sectores de baja y media economía. Emplea una Raspberry Pi como unidad de procesamiento y una cámara integrada, la cual permite capturar e interpretar imágenes del entorno controlado mediante algoritmos de inteligencia artificial pre- viamente entrenados. Se analizan tecnologías como OpenCV para el procesamiento de imágenes y Pytorch para la inferencia de modelos de detección de objetos. El dispositivo integra una bocina que produce alertas auditivas, un motor vibratorio para transmisiones táctiles y botones físicos. La validación del sistema sobre el pro- totipo funcional demostró una tasa de detección en tiempo real de 4-5 FPS en la Raspberry Pi 4 y una presición media aproximada (mAP) del 54.7% para las clases de objetos de interés. El sistema tiene la capacidad de identificar objetos básicos del hogar y transmitir retroalimentación clara al usuario, fortaleciendo su autonomía y seguridad, aportando a la inclusión social y alineándose con el objetivo de Desar- rollo Sostenible número 3: salud y bienestar.
Keywords: ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN
ANÁLISIS DE SISTEMAS
APARATOS E INSTRUMENTOS ELECTRÓNICOS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
RECONOCIMIENTO DE OBJETOS
CIEGOS
Issue Date: Sep-2025
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/31156
Language: spa
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