Sistema de videovigilancia con ia para la gestión de seguridad en el laboratorio de electromecánica de Uleam El Carmen.

Abstract

El presente proyecto de titulación se desarrolló ante la necesidad de optimizar la seguridad y el control de activos en el Laboratorio de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí (ULEAM), Extensión El Carmen. El monitoreo de los equipos informáticos dependía de procesos manuales y supervisiones presenciales esporádicas lo que incrementaba el riesgo de vulnerabilidades, pérdidas o daños en el recinto. Para dar solución a esta problemática, se diseñó e implementó un sistema inteligente de videovigilancia basado en visión artificial. La metodología aplicada se estructuró bajo el marco de trabajo ágil Scrum, permitiendo organizar el desarrollo del software en ciclos iterativos adaptados a los requerimientos del entorno académico. En el núcleo tecnológico se integró el lenguaje de programación Python mediante Visual Studio, el microframework Flask para la gestión web y el protocolo RTSP para la captura de vídeo en directo. Asimismo, se entrenó un modelo de detección de objetos con Roboflow utilizando técnicas de aumento de datos, logrando que la red neuronal reconozca con precisión los equipos bajo diversas condiciones lumínicas. El sistema incorpora además un algoritmo de consistencia temporal en hilos de segundo plano para evitar falsas alarmas, y se vincula con la API de Twilio para el envío automatizado de alertas vía WhatsApp ante cualquier ausencia imprevista. Los resultados de la evaluación demostraron que la plataforma opera de manera estable, sustituyendo eficazmente el control manual por un entorno digital, seguro y automatizado.