http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/662 2026-03-24T09:55:28Z http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1510 Título : Revisión del estado del arte de sistemas para registro del movimiento del cuerpo humano-geoposicionamiento Autor : Delgado, Andrés Felipe; Quenguan Ceballos, Hector Manuel Resumen : En la actualidad, con el avance de los sistemas de medición, el análisis del movimiento del cuerpo humano se ha mostrado como un campo de investigación crucial, ya que abarca varias disciplinas como el deporte, la salud, la localización, entre otras. El poder medir, registrar, modelar y comprender el movimiento corporal de forma muy precisa es una herramienta esencial para el diagnóstico clínico, la rehabilitación, el rendimiento deportivo o prevenir lesiones. Sin embargo, la medición del movimiento del cuerpo humano presenta dificultades metodológicas debido a la variedad de sistemas que son capaces de hacer la medición, teniendo en cuenta los diferentes grados de precisión, los costos y las limitaciones de cada sistema. También existe la necesidad de integrar el registro del movimiento con sistemas de geoposicionamiento que sean capaces de localizar en entornos reales la actividad corporal para mostrar el desplazamiento humano. Con esta problemática, la actual investigación presenta una revisión sistemática del estado del arte de los sistemas que registran el movimiento del cuerpo humano con capacidades de geoposicionamiento. La finalidad es identificar, clasificar y analizar las respuestas tecnológicas más convenientes y relevantes desarrolladas en los últimos años sobre este tipo de sistemas. Los resultados de la revisión sistemática muestran que usar sensores inerciales (IMU), sistemas híbridos GNSS/INS, redes de sensores y algoritmos ha mejorado la precisión, la autonomía y la adaptabilidad de los sistemas que registran el movimiento del cuerpo humano. 2025-11-25T00:00:00Z http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1509 Título : Selección de sensores y creación de una base de datos para la detección de caídas humanas Autor : Checa Chamorro, David; Hidalgo Rivera, Armando Felipe Resumen : En la actualidad, las caídas se consideran una de las principales causas de lesiones y muertes accidentales en todo el mundo, especialmente entre las personas adultas mayores. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), en 2023 existían más de mil millones de personas con 60 años o más, y se estima que esta cifra podría duplicarse, alcanzando los 2.100 millones para el año 2050 [1]. Este rápido envejecimiento poblacional ha despertado una creciente preocupación por la seguridad y el bienestar de los adultos mayores, particularmente frente a los accidentes que pueden ocurrir en el hogar. En este contexto, las caídas se han consolidado como un problema de salud pública de gran relevancia, siendo la segunda causa global de muertes accidentales, con cerca de 684.000 fallecimientos al año. En Colombia, este tipo de accidente también tiene una alta incidencia, ubicándose como una de las principales causas de lesiones y la cuarta causa de muerte accidental [3]. Frente a esta situación, se ha hecho evidente la necesidad de crear tecnologías capaces de detectar caídas de manera temprana y precisa. Contar con sistemas automáticos que identifiquen este tipo de eventos no solo puede disminuir las consecuencias físicas y emocionales que conllevan, sino también aportar información útil para analizar patrones de movimiento diario y advertir posibles cambios en la salud o el comportamiento de una persona [4]. En este escenario surge el Reconocimiento de Actividades Humanas (HAR, por sus siglas en inglés: Human Activity Recognition), un campo de investigación que ha tomado gran importancia en los últimos años. 2025-11-24T00:00:00Z http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1508 Título : Metodología para el mapeo de la Irradiancia basada en la ubicación de sensores Autor : Páez Londoño, Jorge Andrés Resumen : Tapakis y Charalambides (2014) destacan que el impacto de las energías renovables, en particular la solar, ha aumentado globalmente debido a su rentabilidad y versatilidad en aplicaciones que van desde sistemas industriales hasta dispositivos portátiles. Este crecimiento exige optimizar la adquisición y cuantificación de la energía solar, mejorando técnicas que maximicen su eficiencia frente a los combustibles fósiles (International Renewable Energy Agency [IRENA], 2023). Para lograr esto, es fundamental caracterizar la irradiancia (G), definida como la potencia solar por unidad de área (W/m²), parámetro crítico en el diseño de redes fotovoltaicas (Eraso & Erazo, 2020; International organization for Standardization [ISO], 2018). En este contexto, desarrollar una metodología para modelar la irradiancia mediante sensores de bajo costo resulta relevante para ampliar la cobertura espacial de mediciones y reducir los costos operativos asociados. Técnicas como la interpolación espacial mediante Kriging han demostrado ser efectivas para estimar valores en áreas no instrumentadas, permitiendo una representación más precisa de la distribución de la irradiancia solar (Rehman & Ghori, 2000). 2025-11-24T00:00:00Z http://repositorio.unicesmag.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1507 Título : Estudio comparativo de algoritmos de visión computacional orientados al control de iluminación pública Autor : Bastidas Carlosi, Christian Eduardo; Urbina Burbano, Jhon Alexander Resumen : La gestión urbana, la eficiencia energética y la sostenibilidad constituyen prioridades para las ciudades contemporáneas. Entre los desafíos más relevantes se encuentra la administración de la iluminación pública, dado su impacto directo en el consumo de energía, los costos operativos y la calidad de vida de la ciudadanía. Los esquemas tradicionales, basados en niveles de iluminación fijos o en control no inteligente, suelen provocar un uso ineficiente de recursos y una huella ambiental innecesaria. En este contexto, la incorporación de sistemas inteligentes apoyados en visión computacional permite abordar el problema de manera eficaz. Gracias al reconocimiento de patrones y a la toma de decisiones adaptativa, es posible ajustar la iluminación en función de la presencia de personas y de las condiciones del entorno, reduciendo consumos superfluos y mejorando el desempeño del sistema de alumbrado. Este trabajo se centra en comparar el rendimiento de tres enfoques de visión computacional orientados al control de iluminación pública: (i) detección de objetos con YOLO (familia YOLOvX), (ii) estimación de pose humana con OpenPose y (iii) un método de extracción de características (área, contornos, centroides, relación de aspecto y proporción altura–ancho del cuerpo). La comparación se realiza en escenarios de exteriores y considera tres dimensiones de desempeño: exactitud, precisión y costo computacional 2025-11-20T00:00:00Z