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http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/16885
Título : | Gestión de video streaming mediante dispositivos iot en plataformas domóticas |
Autor : | Cuesta Vera, Juan Bryan |
Director(es): | Hernández Rojas, Dixys Leonardo |
Palabras clave : | IOT;SISTEMAS DOMOTICO;HOME ASSISTANT;RASPBERRY PI, |
Fecha de publicación : | 2021 |
Editorial : | Machala: Universidad Técnica de Machala |
Citación : | Cuesta Vera Juan Bryan (2021) Gestión de video streaming mediante dispositivos iot en plataformas domóticas (trabajo de titulación). UTMACH, Facultad de Ingeniería Civil, Machala, Ecuador. |
Descripción : | A pesar de esto persiste el problema en la interoperabilidad debido a la falta de un protocolo de comunicación estándar por lo que el usuario debe operar con múltiples sistemas para la gestión de los dispositivos inteligentes, lo cual se convierte en una tarea tediosa pues a mayor cantidad de dispositivos más difícil será su gestión. En este trabajo se implementó un sistema de domótica utilizando la plataforma Home Assistant con enfoque en la integración de diferentes tipos de cámaras y de varios fabricantes. Se consideraron cuatro tipos de dispositivos, en primer lugar, está la cámara TAPO C200 1080p con función PTZ, la cámara analógica 1080p con su respectivo DVR de la marca Hikvision, la placa ESP32 CAM con su módulo de cámara OV2640 y un smartphone Android con el software IP Webcam que lo convierte en un dispositivo de cámara de vigilancia preparado para su integración en Home Assistant. Con base en esto se proporcionaron distintas alternativas de integración como las nativas por medio de la API de Home Assistant para los dispositivos basados en el firmware ESPHome como la placa ESP32-CAM y para smartphones con el software IP Webcam, también mediante la tecnología WebRTC e incluso con MotionEye para soluciones en las que no sea posible implementar las anteriores lo que garantiza una baja latencia en la recepción de los flujos de video. Para la captura de imágenes se proporcionan alternativas como el uso del comando FFMPEG, la llamada al servicio de camera.snapshot de Home Assistant y el uso de APIs desarrolladas por los fabricantes de las cámaras. El sistema fue instalado en una Raspberry PI 4 con 4GB de RAM, considerada como la más potente de su tipo en la actualidad a la cual se le agregó un SSD para mejorar su rendimiento, debido a que, la carga de trabajo planteada en esta investigación no puede desarrollarse eficientemente por el método tradicional que consiste en iniciar el sistema operativo desde una tarjeta microSD de alta velocidad. |
Resumen : | In recent years there has been a growing in the home automation industry as smart device manufacturing and smartphone dependence increases. Despite this, the problem persists in interoperability due to the lack of a standard communication protocol so the user must operate with multiple systems for the management of smart devices, which becomes a tedious task because the more difficult their management will be. In this work, a home automation system was implemented using the Home Assistant platform with a focus on integrating different types of cameras and from various manufacturers. Four types of devices were considered, first of all, there is the TAPO C200 1080p camera with PTZ function, the 1080p analog camera with its respective Hikvision brand DVR, the ESP32 CAM board with its OV2640 camera module and an Android smartphone with IP Webcam software that makes it a surveillance camera device ready for integration into Home Assistant. Based on this, different integration alternatives such as native ones were provided through the Home Assistant API for ESPHome firmware-based devices such as the ESP32 CAM board and for smartphones with IP Webcam software, also through WebRTC technology and even MotionEye for solutions where it is not possible to implement the above which ensures low latency in receiving video streams. For image capture alternatives such as using the FFMPEG command, calling the Home Assistant camera.snapshot service, and using APIs developed by camera manufacturers are provided. The system was installed on a Raspberry PI 4 with 4GB of RAM, considered to be the most powerful of its kind today to which an SSD was added to improve its performance, because the workload posed in this research cannot be efficiently developed by the traditional method of starting the operating system from a high-speed microSD card. |
URI : | http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/16885 |
Aparece en las colecciones: | Trabajo de Titulación Ingeniería de sistemas |
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TTFIC-2021-IS-DE-00004.pdf | TRABAJO DE TITULCION | 4,86 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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