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Record W7065341895

Diseño y planificación de una red inteligente de videovigilancia

2009· dissertation· es· W7065341895 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuee-Archivo (Carlos III University of Madrid) · 2009
Typedissertation
Languagees
FieldPhysics and Astronomy
TopicElectrical and Electromagnetic Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWork (physics)Welfare systemNetwork Access Protection
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente proyecto está basado en una oferta presentada por la empresa COSINSA, en la cual he trabajado como alumno de prácticas durante el año 2008, para participar en un concurso público convocado por una sociedad de refinería de petróleo que solicita el estudio, diseño, fabricación, entrega y puesta en funcionamiento de un sistema de videovigilancia que garantice la cobertura durante el día y la noche de una terminal petrolífera y refinería. La solución adoptada consiste en un sistema de videovigilancia digital en red basado en equipos de codificación/decodificación de vídeo y software de General Electric-Visiowave junto con otros componentes de diferentes fabricantes. Esta solución es una de las más avanzadas dentro del mercado profesional y posee numerosas ventajas en relación a otras. Ha sido ya utilizada con éxito para implementar otros proyectos importantes como la vigilancia del aeropuerto de Madrid y Toronto y en el transporte urbano de París, entre otros. El sistema está compuesto de varios módulos interconectados entre sí; cámaras IP, el servidor de almacenamiento central, codificador, decodificador, la base de datos central de configuración, y el analizador de contenido del video. La topología de red debe ser en anillo, acorde a las especificaciones. El equipo debe determinar el número de cámaras a emplear, el tipo de almacenamiento, el mecanismo de backup en caso de caída de la red eléctrica, los dispositivos de protección contra posibles ataques vandálicos y condiciones meteorológicas adversas, etc. Para la realización completa estructurada del proyecto se ha llevado a cabo un sistema de gestión de la calidad integral documentado bajo los requisitos y de acuerdo a las especificaciones, que permite asegurar la calidad del proyecto, la mejora continuada, el mantenimiento y monitorización de este durante las fases de planificación, diseño, implementación, pruebas y periodo de garantía, estableciendo una serie de procesos para el control de dispositivos, su verificación, medición y seguimiento. También se ha incluido un estudio de los riesgos principales que pueden afectar al proyecto, aportando para estos un plan de acción que deberá ser implementado inicialmente y un plan de contingencia para el posible caso de fallo. Se ha realizado la planificación del proyecto de acuerdo a las tareas, plazos y costes, que incluye un diagrama de Gantt, que es una herramienta básica en la gestión de proyectos de todo tipo, con la finalidad de representar las diferentes fases, tareas y actividades programadas como parte de un proyecto o para mostrar una línea de tiempo en las diferentes actividades haciendo el método más eficiente. El objetivo es diseñar un sistema completo de red inteligente de
\nvideovigilancia, basada en equipos de codificación/decodificación,
\nalmacenamiento, sensores, alarmas, cámaras y con software de gestión y
\nsistema operativo de General Electric-Visiowave para un proyecto de
\ningeniería real de videovigilancia llevado a cabo en la empresa COSINSA de
\nuna terminal petrolífera y refinería. La oferta también incluye un plan de
\ncalidad, estudio de riesgos, planificación y presupuesto de la solución
\nofrecida. Las soluciones de videovigilancia ofrecidas por la empresa están
\nbasadas en técnicas de vídeo en red, buscando simplicidad, integrabilidad,
\nmodularidad, y versatilidad en el software y hardware utilizados para la
\ncompresión, procesamiento y transmisión en tiempo real de vídeo de alta
\ncalidad sobre cualquier tipo de red (IP, ATM, ADSL, cable y wireless)

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.642
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2009
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