Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación

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Sistema electrónico con alarma para el estudio dinámico y el control de la profundidad de la sentadilla
(2025) Garrucho Fernández, Rafael; Perdigones Sánchez, Francisco; Ingeniería Electrónica
Este Trabajo Fin de Grado presenta el diseño, desarrollo e implementación de un sistema electrónico orientado al análisis dinámico y la validación de la profundidad en la ejecución de sentadillas. El sistema integra un sensor ultrasónico HC-SR04, un microcontrolador (Arduino UNO, MSP430 o ESP32 Dev 38P) y una interfaz de comunicación inalámbrica mediante WiFi, lo que permite registrar en tiempo real las repeticiones válidas e inválidas del ejercicio, así como generar alarmas visuales y mensajes de retroalimentación. Para la gestión del comportamiento del sistema se ha implementado una máquina de estados finita (FSM) que permite detectar los eventos clave durante el movimiento: bajada, validación, error, subida, finalización de serie o sesión. El diseño modular ha permitido desarrollar un montaje robusto y portable, sin necesidad de que el usuario lleve dispositivos adheridos al cuerpo ni elementos que afecten a la carga del entrenamiento. El sistema ha sido validado experimentalmente con diferentes configuraciones, destacando por su bajo coste, versatilidad y aplicabilidad en entornos deportivos, especialmente en disciplinas como el powerlifting, donde el control de la profundidad de la sentadilla es un criterio decisivo. Además, se proponen diversas mejoras y extensiones futuras, incluyendo el uso de sensores más precisos, la miniaturización del sistema y su adaptación a otros ejercicios.
Aplicación web para la educación mediante gamificación: Mejoras funcionales del módulo de Generación de ficheros de preguntas
(2025) Arenilla Ojeda, Francisco José; Muñoz Calle, Francisco Javier; Ingeniería Telemática
El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG, a partir de ahora) se centra en el desarrollo y mejora de una aplicación de juegos didácticos orientada a su uso en el aula como herramienta de apoyo al proceso de enseñanza-aprendizaje. En los últimos años, el uso de aplicaciones educativas ha cobrado una gran relevancia en el ámbito educativo, promoviendo metodologías activas y fomentando la motivación del alumnado a través del juego y la interacción digital. Estas aplicaciones permiten al profesorado adaptar contenidos de forma dinámica y evaluar competencias de manera lúdica, integrando la tecnología como parte natural del entorno escolar. Este proyecto es una continuación de un TFG previo, sobre el cual se ha trabajado para mejorar su diseño, rendimiento y funcionalidad. Se han incorporado nuevas herramientas de desarrollo más actuales y eficientes, así como nuevas funcionalidades que enriquecen la experiencia tanto para el alumnado como para el profesorado. En definitiva, este trabajo no solo consolida una herramienta útil para el ámbito educativo, sino que también aporta valor al demostrar cómo las tecnologías actuales pueden aplicarse eficazmente en entornos pedagógicos reales.
Servicio de gestión de datos de monitorización de pacientes basado en Neo4J y Kafka
(2025) Valdés Medina, Félix; Calvillo Arbizu, Jorge; Ingeniería Telemática
Este trabajo de fin de grado presenta el diseño e implementación de un sistema distribuido para la monitorización remota de pacientes, combinando las tecnologías Neo4j y Apache Kafka sobre un entorno contenerizado con Docker. El objetivo ha sido desarrollar una arquitectura orientada a eventos que permita simular un entorno clínico en el que se detecten y gestionen en tiempo real observaciones médicas y eventos técnicos de los dispositivos de monitorización. El sistema consta de bases de datos de origen que publican eventos, un clúster Kafka intermedio y bases de datos de destino que almacenan únicamente los eventos relevantes mediante conectores configurados específicamente. Además, se ha documentado en un repositorio y automatizado el despliegue completo del entorno, permitiendo su reutilización por parte de otros estudiantes o investigadores. El resultado ha sido un sistema modular, escalable y funcional, capaz de simular flujos reales de datos clínicos, con potencial de evolución hacia aplicaciones prácticas en entornos hospitalarios o docentes.
Herramienta para la monitorización de redes privadas basada en sondas
(2025) Rodríguez Chavarría, Alejandro; Mayor Gallego, Vicente Jesús; Ingeniería Telemática
En la actualidad, la gestión eficiente y el análisis del rendimiento de redes privadas se ha vuelto una necesidad fundamental en entornos empresariales y de telecomunicaciones. Con el aumento de la complejidad y la diversidad de dispositivos conectados, es crucial contar con herramientas que permitan monitorear, analizar y optimizar estas redes. Este Trabajo de Fin de Grado presenta el desarrollo de un sistema de monitorización de redes privadas basado en sondas distribuidas. Las sondas, configuradas de forma remota por un coordinador central, realizan pruebas periódicas de rendimiento de la red midiendo parámetros característicos (latencia, ancho de banda, etc.) y envían los resultados al coordinador, que los almacena. De esta manera, todos los resultados se podrían consultar desde un mismo equipo, analizarlos y obtener conclusiones sobre el estado de la red. El sistema está implementado con tecnologías como Python, Flask y Docker, lo que permite un entorno flexible para la configuración y despliegue de un sistema de monitorización distribuido, facilitando la detección de problemas y la optimización de las redes privadas.
Control domótico de un sistema de riego, mediante OpenHAB y Fiware, para el ahorro del consumo de agua y energía
(2025) Pozo Prior, José Antonio; Ariza Gómez, María Teresa; Ingeniería Telemática
Los invernaderos actuales buscan un equilibrio entre productividad y eficiencia energética. Para lograrlo, este proyecto utiliza el Internet de las Cosas (IoT), un concepto que permite conectar objetos cotidianos a Internet para monitorizarlos y controlarlos de forma remota, para optimizar ese balance mediante una aplicación Android desarrollada para controlar distintos elementos (como sistemas de riego y sensores) y consultar en tiempo real los precios horarios de la electricidad. Esta información permite automatizar decisiones como, por ejemplo, activar equipos en horas de menor coste. Entre las tecnologías usadas en el proyecto destacan OpenHAB, núcleo para la integración de dispositivos IoT y Fiware Orion responsable del intercambio de mensajes entre los elementos del sistema mediante suscripciones que permiten que cuando se actualicen los valores de un elemento los componentes del sistema reciban esta nueva información. Por último, cabe destacar que se ha usado una placa ESP32 programada mediante el IDE de Arduino para la gestión de los distintos elementos del invernadero
Elevator pitch en realidad virtual
(2025) Fernández Maiso, María; Fondón García, Irene; Elena Pérez, María del Mar; Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este Trabajo de Fin de Grado contiene una solución innovadora para el entrenamiento de habilidades comunicativas, centrada en la práctica del Elevator pitch usando una combinación de Realidad Virtual (VR) e Inteligencia Artificial (IA). Esta herramienta permite a estudiantes y emprendedores afianzar su capacidad de síntesis, dando seguridad y claridad a la presentación de ideas a través de una experiencia inmersiva, interactiva y personalizada. El objetivo principal es ofrecer una situación realista, en la que el usuario se integra con el medio, para practicar y mejorar su presentación de Elevator Pitches en entornos simulados, como un auditorio o un ascensor. Entre los objetivos específicos destacan: fomentar la práctica personal en situaciones controladas; reducir el miedo escénico, controlando el nivel de presión progresivamente (según el usuario elija); proporcionar retroalimentación (feedback) inmediata y personalizada, evaluando criterios profesionales como la claridad, oportunidad de mercado, propuesta de valor, modelo de negocio y estilo de presentación; favorecer el aprendizaje iterativo, permitiendo múltiples repeticiones y ajustes basados en la feedback recibido. El sistema está diseñado para ejecutarse en dispositivos autónomos como las gafas Meta Quest® 3, ofreciendo accesibilidad y portabilidad. Incluye tres entornos virtuales: una sala de práctica, un auditorio con audiencia, y un ascensor para interacciones directas con un interlocutor. La interacción es principalmente por voz, lo que maximiza la inmersión y facilita el uso para cualquier perfil de usuario. A nivel de software, es necesario utilizar el motor de desarrollo Unity, junto con el XR Interaction Toolkit y OpenXR, además de integrar el servicio de VR Convai para el análisis del discurso. Asimismo, el sistema requiere una conexión estable a Internet, ya que el procesamiento y evaluación de los Elevator Pitches se realiza a través de Convai en la nube. Finalmente, la accesibilidad ha sido considerada para usuarios con distintos niveles de experiencia en VR, incorporando interacción por voz y ofreciendo soporte tanto para el uso sentado como de pie, facilitando así una experiencia cómoda y adaptativa. Palabras clave: Realidad Virtual (VR), Elevator Pitch, Inteligencia Artificial (IA), Retroalimentación Automatizada, Entrenamiento Comunicativo.
Predicción de la probabilidad de inundaciones utilizando técnicas de inteligencia artificial
(2025) Carpio de la Fuente, José Alfonso; Simois Tirado, Francisco José; Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este Trabajo de Fin de Grado se abordará el problema de predicción de la probabilidad de inundaciones en distintas regiones utilizando técnicas de aprendizaje automático. Para ello se ha trabajado con un dataset extraído de la plataforma Kaggle que contiene más de un millón de muestras etiquetadas con 21 variables relacionadas con factores de riesgo. Se han implementado y comparado tres algoritmos principales: K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (basado en Decision Trees) y Adaboost. Además, se ha realizado un análisis exploratorio de los datos (EDA) para ver la naturaleza y comportamiento de los mismos y una selección de características y ajuste de hiperparámetros mediante técnicas como RFE y GridSearchCV. El número de muestras usado implica obtener mejor o peores resultados, haciendo que cuando se usan todas las muestras se obtengan mucho mejores resultados que al usar un número acotado de estas obtenidos por RFE. Era algo de esperar ya que al tener más información nuestra predicción iba a ser más exacta. En cuanto al uso de los diferentes algoritmos, encontramos que el algoritmo a priori más sencillo, en este caso el KNN, es el más completo basándonos en las paramétricas usadas para las evaluaciones. No obstante, solo valorando el tema de la paramétrica principal (R²) se obtendría el mejor resultado con el algoritmo más complejo, Adaboost, el único algoritmo de boosting, siendo a priori algo lógico ya que este tipo de algoritmos te aseguran un mayor rendimiento. Estos resultados demuestran el potencial del aprendizaje automático para ayudar en la detección temprana de riesgos de inundación, lo cual puede tener un impacto relevante en la prevención de desastres naturales.
Diseño y realización de un sintetizador MIDI basado en el sintetizador FM de Yamaha OPL2
(2025) Sánchez Mora, Patricia; Perales Esteve, Manuel Ángel; Ingeniería Electrónica
Este Trabajo de Fin de Grado presenta el diseño e implementación de un sintetizador MIDI utilizando el chip de síntesis FM Yamaha YM3812 (también conocido como OPL2). El objetivo principal del proyecto es desarrollar un sistema capaz de interpretar mensajes MIDI estándar y generar sonido en tiempo real mediante síntesis de modulación por frecuencia (FM). Para ello, se ha utilizado un microcontrolador Arduino Uno como unidad principal de procesamiento, que recibe las señales MIDI, las interpreta y comunica los parámetros necesarios al chip OPL2. El proyecto abarca tanto el diseño hardware como el desarrollo del firmware en C/C++ para gestionar la comunicación, el mapeo de notas, la asignación de canales y la gestión de patches. El sintetizador permite la ejecución de múltiples notas simultáneas y la utilización de distintos timbres musicales, aprovechando la capacidad del chip para la síntesis polifónica y la manipulación de parámetros como el ataque, la caída y la modulación. El resultado es un dispositivo funcional, de bajo coste y alto valor didáctico, que demuestra la viabilidad de reutilizar tecnologías clásicas de síntesis sonora en un contexto educativo y experimental.
Realidad Virtual y Música Electrónica: Perspectivas en la Inducción Emocional
(2025) Benítez Pérez, Pedro; Fondón García, Irene; Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este trabajo de fin de grado explora el potencial de la combinación de música electrónica y realidad virtual (VR) para la inducción emocional y la posibilidad de provocar estados alterados de conciencia (ASCs), como alternativa a la terapia psicodélica para trastornos mentales. El marco teórico desde el que se parte se basa en el concepto de un estado de conciencia discreto (DSC), definido como la configuración del sistema psicológico de una persona, o red neuronal por defecto (DMN) en un momento específico. Se definen los ASCs como cualquier estado que difiera del estado base de consciencia (BSC), que se asocia a la vigilia. Los trastornos psiquiátricos pueden modificar la DMN y ser considerados ASCs. Este proyecto busca el estudio el estado del arte en este ámbito, buscando comprobar la posibilidad de la combinar estos campos. Una vez validado, se lleva a cabo el desarrollo de un entorno configurable de VR que facilite la experimentación en este campo, creando una experiencia inmersiva donde se puedan introducir, de forma sencilla, diversos estímulos visuales y sonoros, para observar sus efectos en el usuario. También se considera el uso de Inteligencia Artificial Generativa, para crear estímulos auditivos de forma dinámica, ajustándose a las necesidades del experimentador en el momento.
Estrategias de combinación y transferencia de modelos de amplificador de potencia basados en series de Volterra
(2025) Muñoz Aguiló, Sergi; Becerra González, Juan Antonio; Madero Ayora, María José; Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este trabajo presenta el desarrollo y la evaluación de técnicas avanzadas de predistorsión digital (DPD) para la linealización de amplificadores de potencia en sistemas de comunicaciones 5G. El enfoque parte de un modelo clásico con memoria, cuyos coeficientes se estiman mediante aprendizaje indirecto, y explora distintas estrategias de combinación y mapeo de parámetros y adaptación de modelos a escenarios no contemplados durante el entrenamiento. Entre las técnicas desarrolladas, el método de Combinación de Parámetros Base (BPC) permite expresar nuevos coeficientes como combinaciones lineales de otros previamente estimados, facilitando la generalización ante distintas condiciones operativas y proporcionando un espacio común de parámetros. Además, se propone una Estrategia de Transferencia Dinámica (DTS) que actualiza de forma incremental la base de coeficientes con nuevos componentes extraídos directamente de cada escenario, ampliando la capacidad de modelado sin necesidad de reentrenar por completo. Finalmente, se introduce la Técnica de Mapeo de Características (FMT), que permite coordinar los espacios de características correspondientes a diferentes estructuras del modelo DPD, facilitando así la adaptación estructural del modelo al escenario concreto.
Evaluación de la distorsión no lineal producida por amplificadores de potencia en señales Wi-Fi
(2025) Ruiz González, María Jesús; Madero Ayora, María José; Marqués Valderrama, Elías; Teoría de la Señal y Comunicaciones
La tecnología WiFi se ha convertido en una herramienta fundamental para el acceso a Internet en hogares, centros educativos, oficinas y otros entornos. Gracias a su evolución continua, esta tecnología ha logrado adaptarse a las crecientes demandas de movilidad, capacidad y eficiencia, siendo una de las soluciones más utilizadas en redes de área local. Dentro de un sistema WiFi, el amplificador de potencia cumple una función clave al aumentar el nivel de señal para que esta pueda ser transmitida efizcamente a través del medio inalámbrico. Sin embargo, cuando estos dispositivos operan cerca de su punto de saturación, pueden introducir un fenómeno conocido como distorsión no lineal, que en algunos casos afecta negativamente a la calidad de la señal. Por ello, este trabajo se centra en evaluar el comportamiento de un amplificador de potencia de clase J al ser excitado con señales correspondientes a distintas versiones del estándar IEEE 802.11. Para evaluar dicho comportamiento, se analizan y comparan diferentes figuras de mérito, con el fin de derminar en qué medida la distorsión no lineal compromete o no la calidad de la señal de salida.
Estudio del predistorsionador óptimo en amplificadores de potencia para distintos puntos de operación
(2025) Amor Sánchez, Marina; Marqués Valderrama, Elías; Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este trabajo se propone una estrategia para modelar y compensar el comportamiento no lineal y con memoria de un amplificador de potencia (PA) utilizado en sistemas de comunicaciones 5G. El enfoque se basa en la aplicación del algoritmo Iterative Learning Control (ILC) para generar señales predistorsionadas capaces de corregir la distorsión introducida por el PA. Posteriormente, se emplea un modelo basado en series de Volterra y se aplica el algoritmo Reduced Complexity Doubly Orthogonal Matching Pursuit (RCDOMP) para seleccionar el conjunto óptimo de regresores, minimizando así la complejidad del modelo sin comprometer el rendimiento. Las medidas experimentales han sido realizadas sobre un banco de pruebas que incluye una señal OFDM 5G-NR de 30 MHz de ancho de banda y una cadena de transmisión compuesta por un generador de señal, un preamplificador, un PA y un analizador vectorial. Los resultados muestran que es posible identificar un conjunto reducido de regresores, constante para todo el rango de potencias analizado, y que la inclusión de términos conjugados resulta beneficiosa en escenarios reales. Estas conclusiones abren la puerta a propuestas futuras de ajuste dinámico de coeficientes en función de la potencia de entrada, optimizando la predistorsión en tiempo real.
Evaluación de dispositivos UWB con el estándar IEEE 802.15.4z para localización en interiores
(2025) Ramírez Ricoy, Sergio; Arias de Reyna Domínguez, Eva María; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La localización en interiores es una tecnología en auge que ha comenzado a tener un papel relevante en el ámbito civil, dejando atrás su carácter inicialmente militar. Desde la gestión de inventarios en almacenes hasta el seguimiento de pacientes en hospitales, se hace indispensable contar con una tecnología que permita estimar posiciones de manera precisa, incluso en entornos complejos y dinámicos, donde los obstáculos o las variaciones del canal pueden afectar notablemente la señal. Entre las tecnologías más prometedoras en este campo destaca Ultra Wide Band (UWB), debido a su alta resolución temporal y su robustez frente al multitrayecto, características que la hacen especialmente adecuada para entornos interiores. No obstante, la precisión de los sistemas basados en UWB puede verse afectada por la presencia de obstáculos entre los nodos transmisores y receptores, lo que obliga a diferenciar entre escenarios con visión directa (LOS) y sin visión directa (NLOS). En este contexto, se ha realizado una campaña de medidas empleando un kit de evaluación comercial de transmisores UWB compatibles con el estándar IEEE 802.15.4z. Este estándar, que ha suscitado un creciente interés en la industria por sus mejoras en seguridad, precisión y robustez en aplicaciones de localización, constituye un pilar fundamental del estudio. Por otro lado, las medidas no solo permiten analizar empíricamente el comportamiento del error en distintos escenarios, sino que además se han utilizado para probar y validar algoritmos de localización, explorando su rendimiento frente a diferentes condiciones del canal. Finalmente, también se estudia la distribución estadística del error obtenido, presentándose como una herramienta útil para simular entornos donde no se disponga de datos reales.
RentaMov: Aplicación web basada en microservicios para el alquiler de vehículos con integración Fiware
(2025) Ávila Fernández, Alberto; Ariza Gómez, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En la última década, hemos visto una creciente demanda y aumento de plataformas que fomentan tanto la movilidad sostenible como la compartida. Este aumento responde a problemas de actualidad tales como las crecientes emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera y la inflación de precios de los medios de transporte, lo que ha convertido la opción de compartir o alquilar vehículos como la única alternativa para muchos. En este proyecto, se ha llevado a cabo el desarrollo de una plataforma para el alquiler de vehículos por horas, disponibles en toda la geografía española. A través de la plataforma, los propietarios de vehículos privados pueden ponerlos al servicio de otros usuarios para que los reserven durante las horas en las que no lo utilizan, promoviendo así una mejora en la economía comunitaria y en el medioambiente. El proyecto ha sido desarrollado usando una arquitectura de microservicios, estructura muy utilizada en el desarrollo software ya que aporta características de modularidad y escalabilidad. Además, se ha integrado Fiware para gestionar dispositivos IoT, empleando dispositivos móviles para el control y gestión de la geolocalización. Para la interacción con los usuarios, se ha creado una interfaz web sencilla y versátil desarrollada en Angular. La unión de todas estas tecnologías contribuye a dar servicio a todas las funcionalidades deseadas de la aplicación de acuerdo con su principal objetivo de proporcionar el servicio de préstamo de vehículos por horas.
Piloto de gestión para dispositivos IoT
(2025) Zamora García, Vicente; Estepa Alonso, Antonio José; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este trabajo pone de manifiesto las capacidades y el potencial, a veces infravalorado, de los dispositivos del internet de las cosas (IoT), con un proyecto complejo que entrelaza el mundo del IoT con la gestión de redes de Internet. Concretamente, este Trabajo Fin de Grado abarca el desarrollo e implementación de un sistema de gestión para dispositivos IoT que permite, no solo la monitorización de sensores físicos y virtuales de uno de estos dispositivos, sino también la centralización de la información de gestión de dispositivos de red reales, como routers, switches y servidores. Para ello, el foco principal de atención recae sobre el protocolo de gestión tradicional SNMP, que constituye la base de este proyecto junto con uno de los principales protocolos de comunicación dedicados para dispositivos IoT, denominado MQTT. Además, cabe destacar el uso de herramientas como GNS3 para el desarrollo de un escenario de red simulado que permita ser gestionado por el sistema, PostgreSQL como servicio de bases de datos encargado de la persistencia de la información gestionada, Android Studio para la creación de una aplicación móvil que ejerza de interfaz de usuario principal, Spring Boot como framework para el desarrollo del backend intermediario entre la app y la base de datos y el stack de monitorización compuesto por Prometheus y Grafana como alternativa estándar y profesional de interfaz de usuario.
Sistema de desarrollo e integración continua Over-The-Air para microcontroladores IoT
(2025) García Ortega, Pablo; Yanes Luis, Samuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Este Trabajo de Fin de Grado busca desarrollar un sistema de integración continua OTA para dispositivos IoT. El objetivo es garantizar la actualización, de manera automática, de los dispositivos en el momento que se produzca el lanzamiento de nuevas versiones de firmware. El sistema consta de los microcontroladores ESP32 que hacen de dispositivos IoT y una Raspberry Pi 4 que actúa como nodo central. La conexión se efectua mediante una red WiFi para proporcionar la comunicación local entre los dispositivos asi como conexión con los servidores que almacenen el versionado del firmware. El trabajo realizado demuestra que el sistema es eficaz a la hora de actualizarse Over-The-Air tanto con o sin la intervención de un usuario.
Reconocimiento del lenguaje de signos utilizando inteligencia artificial
(2025) Rasco Miranda, Pablo; Simois Tirado, Francisco José; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La comunicación es un pilar fundamental en la interacción humana, pero para las personas con discapacidad auditiva, el desconocimiento generalizado del lenguaje de signos representa una barrera significativa. Esta limitación afecta su inclusión social, laboral y educativa, dificultando el acceso a oportunidades y servicios esenciales. La necesidad de soluciones accesibles y efectivas para superar estas barreras es evidente y urgente. La inteligencia artificial surge como una herramienta transformadora para abordar esta problemática, ofreciendo sistemas automatizados de reconocimiento del lenguaje de signos. Estos sistemas, basados en redes neuronales convolucionales, permiten interpretar gestos en tiempo real a partir de secuencias de imágenes, garantizando una comunicación inmediata y fluida entre personas sordas y oyentes. Este avance no solo facilita el acceso a la interacción diaria, sino que también elimina barreras en entornos clave como la educación, el trabajo y los servicios médicos. Más allá de la tecnología, este enfoque responde a una necesidad social crítica: construir una sociedad más inclusiva y equitativa. Al permitir una comunicación accesible, no solo se beneficia a las personas con discapacidad auditiva, sino que también se fomenta la empatía y el respeto en la sociedad, promoviendo una cultura de accesibilidad para todos.
Localización en Interiores mediante Huella Magnética
(2025) Laaboudi, Nabila; Arias de Reyna Domínguez, Eva María; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Hoy en día, es bien sabido que la ubicación y el tiempo son las principales características subyacentes de cualquier observación científica y de ingeniería. Estas dos dimensiones, espacio y tiempo, son fundamentales para comprender y contextualizar cualquier fenómeno. Cada experiencia y cada observación que se realiza en el ámbito de la ciencia o la ingeniería está intrínsecamente vinculada a un lugar específico y a un momento determinado. Este principio no solo es aplicable a la investigación científica, sino que también subyace en la recopilación de datos en campos como la geografía, la astronomía, la física, y en el análisis de datos en la tecnología de la información y la comunicación. Entre las tecnologías dedicadas a la localización y más precisamente en interiores, está la tecnología de localización en interiores basada en huellas magnéticas que se posiciona como una alternativa sólida frente a otros métodos tradicionales, gracias a su notable precisión, su bajo coste de implementación y su independencia de otras infraestructuras. Este Trabajo Fin de Grado se centra en el desarrollo de un sistema de localización en interiores mediante huella magnética. El proyecto se ha estructurado en dos fases principales: en primer lugar, se ha llevado a cabo la creación de una base de datos que recoge las huellas del campo magnético en distintos puntos de un entorno interior y en segundo lugar, se ha desarrollado un algoritmo de localización capaz de estimar la posición de un dispositivo móvil a partir de las mediciones obtenidas mediante su magnetómetro integrado. El algoritmo opera comparando, las lecturas actuales del campo magnético con los datos previamente almacenados en la base de datos, determinando así la ubicación más probable del dispositivo.
Detección y Clasificación Eficiente de Señales de Tráfico mediante Redes Convolucionales
(2025) Muñoz Espinosa, Álvaro; Martínez de Dios, José Ramiro; Tapia López, Raúl; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Eléctrica
Enelámbitodela seguridad vial y la asistencia a la conducción, el reconocimiento de señales de tráfico mediante técnicas de visión artificial se ha convertido en un área de gran interés. Este Trabajo Fin de Grado tiene como objetivo desarrollar un sistema eficiente para la detección y clasificación rápida de señales de tráfico, utilizando redes neuronales convolucionales profundas. El proyecto se compone de dos etapas principales: la detección de señales, realizada mediante la arquitectura YOLOv8, y la clasificación de las mismas, para lo cual se han diseñado y entrenado redes personalizadas. A lo largo del trabajo se ha llevado a cabo un exhaustivo estudio del estado del arte en redes neuronales y arquitecturas profundas, así como un análisis detallado de los tipos de capas más relevantes y las métricas que se usan para evaluar el rendimiento de los modelos. El sistema se ha entrenado y validado utilizando conjuntos de datos reconocidos, como BDD100K para la detección y GTSDB para la clasificación. Adicionalmente, se ha desarrollado un pipeline automatizado que permite integrar ambas etapas y procesar secuencias de video en tiempo real, mostrando la viabilidad del sistema para su aplicación en entornos reales. Por último, se han comparado los resultados obtenidos por las redes personalizadas con los modelos de clasificación de YOLOv8 demostrando que las redes desarrolladas alcanzan un rendimiento competitivo en términos de precisión y una mejora significativa en la velocidad de inferencia, siendo hasta diez veces más rápidas.
Ecosistema Android multi-aplicación con servicio REST para la detección de caídas y la gestión de incidencias, alarmas y eventos
(2025) Manzano Gamito, Marina; Ariza Gómez, María Teresa; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En la actualidad, la tecnología juega un papel crucial en la vida de las personas y en su calidad de vida. Sin embargo, su uso no resulta accesible para algunos colectivos, como personas mayores o en situación de dependencia que viven solas o que requieren ayuda en su día a día. En este contexto se ha diseñado y desarrollado un sistema compuesto por tres aplicaciones Android que hacen uso de un servicio REST y una base de datos, con el fin de ofrecer una solución accesible para la gestión de alarmas, eventos e incidencias. La primera de las aplicaciones Android desarrolladas, SensApp, está dirigida a los usuarios finales y les permite visualizar sus eventos y alarmas diarias, detectar caídas y crear incidencias. La segunda aplicación, SensApp Control, está enfocada a los responsables de los usuarios o sus familiares, estos pueden acceder a los datos del usuario y crear o editar alarmas y eventos para este. Por último, SensApp Plus está dividida en dos módulos, uno para operadores, encargados de atender las incidencias existentes, y otro para administrativos, donde pueden gestionar los usuarios, responsables y operadores y además, acceder a todos los datos necesarios. Las tres aplicaciones hacen uso del servicio REST desarrollado para la persistencia de datos. El objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado es, por tanto, ofrecer un sistema tecnológico que mejore la calidad de vida de las personas mayores o aquellas que requieran ayuda, facilitándoles el uso de la tecnología, permitiendo así que puedan incorporarla a su día a día con el objetivo de fomentar su autonomía.

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