dc.contributorJimenez Motte, Fernando Mauricio
dc.contributorRivera Rivera, Elvis
dc.creatorYance Echegaray, Miguel Angel
dc.creatorVizcardo Gensollen, Gustavo Enrique
dc.creatorVizcardo Gensollen, Gustavo Enrique
dc.creatorYance Echegaray, Miguel Angel
dc.date.accessioned2018-11-19T10:20:40Z
dc.date.accessioned2022-10-25T19:40:55Z
dc.date.available2018-11-19T10:20:40Z
dc.date.available2022-10-25T19:40:55Z
dc.date.created2018-11-19T10:20:40Z
dc.date.issued2017
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12727/4158
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4794112
dc.description.abstractEn este trabajo de investigación, se llevó a cabo un exhaustivo análisis sobre el problema de la localización en interiores (indoor). Existen diversas tecnologías que nos pueden ayudar a determinar la localización en interiores, en nuestro caso decidimos usar beacons marca Estimote que son transmisores Bluetooth de Baja Energía (BLE) que emiten señales broadcast (Es la transmisión de datos que serán recibitos por toda la red), a su vez decidimos diseñar un perceptrón múltiple capa a ser entrenado por la regla delta generalizada backpropagation (Propagación hacia atrás de errores o retropropagación) encargado de procesar la data RSSI (Received Signal Strength Indication) de los Beacons captada por el dispositivo móvil y de esta forma determinar la zona en la que nos posicionamos. Nuestras pruebas demostrarán que nuestra localización en interiores (indoor) alcanzará una presión que se encuentre entre los 1 y 4 metros tal y como lo estipula el fabricante.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Martín de Porres
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceREPOSITORIO ACADÉMICO USMP
dc.sourceUniversidad de San Martín de Porres - USMP
dc.subjectDispositivos de identificación por computador
dc.subjectProcesamiento electrónico de datos
dc.subjectRedes inalámbricas
dc.subjectInteligencia artificial
dc.titleDiseño e implementación de un prototipo de detección de proximidad orientado a establecimientos comerciales, basado en un sistema de localización (LS) utilizando tecnología bluetooth de baja energía (BLE) e inteligencia artificial
dc.typeTesis


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