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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/1278| Título : | DISPOSITIVO MODULAR QUE DETECTA CAVIDADES Y OBJETOS IMPLEMENTADO EN UN BASTÓN PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD VISUAL |
| Autor : | ISIDRO ALVARADO, AYAX ISRAEL |
| Fecha de publicación : | 2019-10-02 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Villahermosa |
| Descripción : | La discapacidad visual es un padecimiento que tienen aproximadamente 285 millones de personas a nivel mundial. La mayoría de esta población se encuentra en países de bajos recursos. Sumado a esto más del 80% de las causas de este padecimiento en adultos son prevenibles o tratables. En México existen más de 2 millones de personas con discapacidad visual, la mayoría de estos se concentran en Campeche, Sonora y Tabasco. Afecta mayormente a las personas de edad avanzada. Existen diversas herramientas o métodos por los cuales se facilita la vida de una persona con discapacidad visual, tales como el bastón blanco o el perro lazarillo; sin embargo; muchas de estas herramientas tienen sus limitantes ya sea por la limitada percepción del bastón que se centra en detectar objetos enfrente del usuario, o porque el perro no es consciente de ciertas cavidades en el suelo, tales como terreno irregular, el final de una banqueta o el inicio de una escalera, lo que representaría un peligro para las personas con discapacidad visual mientras se desplazan. Por esta razón se crea un dispositivo mediante diversas herramientas y elementos electrónicos y de programación que sea capaz de detectar estas cavidades, con el fin de solventar las deficiencias expuestas anteriormente y con el que se conseguirá mejorar la calidad de vida de estas personas. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Ingenieria de Software |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| DISPOSITIVO MODULAR QUE DETECTA CAVIDADES Y OBJETOS.pdf | Generación 2017-2019 | 10.26 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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