Infraestructura IoT para la ubicación de personas en terminales aeroportuarias

Abstract

RESUMEN: De la mano de la colaboración entre AENA y el Grupo de Ingeniería Telemática de la Universidad de Cantabria, en una fase en la evolución de la tecnología, donde el teléfono inteligente, la inteligencia artificial y la Internet de las Cosas se encuentran en continua evolución, surge este proyecto que persigue ubicar, en tiempo real, las concentraciones de viajeros y usuarios en el interior de una terminal aeroportuaria. A lo largo del trabajo se realiza el análisis, diseño y posterior validación del uso de dispositivos IoT en el interior de ciertas zonas aeroportuarias, con el objetivo último de poder realizar una actuación inteligente y eficaz en caso de darse una situación de emergencia o anomalía. Ello ha conllevado abordar diferentes aspectos del ciclo de vida de un proyecto de ingeniería. En particular, la elección de los componentes hardware y la implementación del algoritmo de detección, así como el desarrollo de la componente software encargada de dotar al sistema de la inteligencia que le permita estimar el número de personas presentes. Todo ello con las restricciones impuestas por la necesidad de operar en tiempo real.

ABSTRACT: From the collaboration between AENA and the Network Planning and Mobile Communications Group of University of Cantabria, in a stage of technology evolution, in which the smartphone, artificial intelligence and Internet of Things (IoT) are constantly evolving, it rises this project that copes with the real time localization of passenger crowds inside an airport terminal. This project addresses the design, deployment and validation of the use of Internet of Things as the enabling technology supporting passenger’s localization inside airport terminals. The final aim is to provide real time monitoring tools which enable to fulfil the needs linked to emergency situations. This work has dealt with the different issues belonging to the life cycle of an engineering project. In particular, it has addressed the analysis of the best hardware technology fulfilling the requirements imposed by the use case. Furthermore, an in depth analysis of the detection and decision algorithms has been carried out. Last but not least, the integration of such developments as well as its validation have also been included as part of this project.