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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29494| Title: | Evaluación de AIoT en modelos computacionales en la nube (cloud)y en el borde de la red (edge) |
| Authors: | Torres Tandazo, Rommel Vicente Quiñonez Cuenca, Felipe David. |
| Keywords: | Ecuador. Tesis digital. |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | Quiñonez Cuenca, F. D. Torres Tandazo, R. V. (2022) Evaluación de AIoT en modelos computacionales en la nube (cloud)y en el borde de la red (edge) [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29494 |
| Abstract: | Abstract: Around the world,COVID-19 has caused serious health damage, infectingmillions ofpeopleand unfortunately causing the death of several ones. The vaccination programs of each governmenthave influenced indecliningthose rates. Nevertheless, newcoronavirusmutationshave emerged in different countries, which arehighlycontagious, causingconcern withvaccinationeffectiveness. So far, wearing facemasks in public continues being the most effectiveprotocol to avoid and preventCOVID-19spread.In this context, there is a demand ofautomaticfacemask detection services to remind people the importance of wearing them appropriately. In this work, aperformance analysisof an AIoTsystem todetect correct, inappropriate,and non-facemaskwearing,based on two computationalmodels:cloud andedge,wasconducted.Having asobjectivetodeterminewhich model better suitesa real environment,based on theseevaluation metrics: 1) reliabilityof the detector algorithm, 2) use of computational resources, and 3) response time.Experimental resultsshowthat edge implementationgot better performancein comparison to cloud implementation . |
| Description: | Resumen: A nivel global, el COVID-19 ha provocado graves daños a la salud, se han infectado centenas de millones de personas y ha causado la muerte de millones de ellas. Los programas de vacunación de cada gobierno ha ninfluido en el decaimiento de estos índices; sin embargo, la aparición de nuevas mutaciones del coronavirus, mucho más contagiosas,han causado preocupación sobre la efectividad de las vacunas. Frente a esta situación, el uso de mascarillas sigue siendo eficaz para prevenirla transmisión y contagio del COVID-19. Lo que hagenerado una creciente demanda de servicios de detección automática de mascarillas, que permita recordara las personas la importancia del uso de estas. En este trabajo se plantea un análisis del desempeño de un sistema para la detección del uso correcto, inadecuado y sin mascarilla basado en dos modelos computacionales de cloudy edge;con la finalidad de determinar qué modelo seadecua mejor en un entorno real,en base alastres métricas de evaluación:1) confiabilidad del algoritmo de detección, 2)uso de recursos computacionales, y 3) tiempo de respuesta. Los resultados experimentales demuestran que el algoritmo AIoT alcanzó mejor desempeño en el modelo edge en comparación con el modelo cloud. |
| URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=128240.TITN. |
| Appears in Collections: | Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación |
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