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dc.contributor.advisorCuadrado Lerma, Luis Alberto
dc.contributor.authorMedina Manrique, Sergio Jesus
dc.contributor.editorUniversidad Ricardo Palmaes_ES
dc.date.accessioned2024-07-18T17:59:17Z
dc.date.available2024-07-18T17:59:17Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14138/7899
dc.description.abstractEn esta tesis se realizó el dimensionamiento de un sistema de copia legal utilizando algoritmos de machine learning con el objetivo de obtener para auditoría de comerciales en programas de TV en la ciudad de Trujillo Para este fin se definieron los parámetros de las señales de audio y video, de las principales emisoras en la ciudad de Trujillo. Para obtener la muestra, se utilizaron equipos de captura de señal, una interface SDR para obtener señales del aire, Decodificadores ISDBT para obtener señales del aire y de un cable operador. Las señales de los decoders se combinaron en un encoder streaming con 4 entradas HDMI y con salida IP en formato HLS. Se escogió el sistema servidor Videus Logging de 3WAY, para captura y administración de copia legal en el cual se empezó a grabar las diferentes señales obtenidas, en un almacenamiento capaz de grabar por lo menos 30 días continuos para 12 emisoras de TV. El sistema Videus almacena las señales y va creando una base de datos, con todos los clips obtenidos. Este sistema es capaz de crear reportes de los clips, limitándolos a filtros que discriminan los clips a los requeridos en parámetros establecidos por el usuario. Vidues es capaz de buscar clips, filtrándolo por fecha y hora, por emisoras, por rango de tiempo. También se instaló módulos para reconocimiento facial, de voz y texto, y reconocimiento de Logos. Estas funciones utilizan algoritmos de machine learnig. El sistema permite el monitoreo de las diversas emisoras, luego de los filtrados que se requieran y se pueden reproducir mientras se continúa grabando las señales de las emisoras. Finalmente se obtiene un reporte de los videos requeridos, para la auditoria en la programación de cada emisora. Se pudo verificar que el sistema opera satisfactoriamente, y cumple con los objetivos establecidoses_ES
dc.description.sponsorshipSubmitted by Mónica Barrueto (monica.barrueto@urp.edu.pe) on 2024-07-18T17:59:17Z No. of bitstreams: 1 T030_07229255_T MEDINA MANRIQUE, SERGIO JESUS.pdf: 3496759 bytes, checksum: 5e0860985bcc969f2838a5827cbc0f89 (MD5)es_ES
dc.description.sponsorshipMade available in DSpace on 2024-07-18T17:59:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 T030_07229255_T MEDINA MANRIQUE, SERGIO JESUS.pdf: 3496759 bytes, checksum: 5e0860985bcc969f2838a5827cbc0f89 (MD5) Previous issue date: 2023es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Ricardo Palma - URPes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.sourceRepositorio Institucional - URPes_ES
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectCopia legales_ES
dc.subjectComerciales--Auditoríaes_ES
dc.titleDimensionamiento de un sistema de copia legal utilizando machine learning para auditoría de comerciales en programas de TV en la ciudad de Trujillo.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónicaes_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Ricardo Palma. Facultad de Ingeniería. Escuela Profesional de Ingeniería Electrónicaes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.nameIngeniero Electrónicoes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
renati.advisor.orcid0000-0001-9689-3461
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.discipline712026
renati.jurorBurneo Gonzalez, Katia Janet
renati.jurorRodriguez Alcazar, Jose Luis Antonio
renati.jurorPalomino Navarro, Isaac Manuel
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.author.dni7229255
renati.advisor.dni10448199


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