Abstract:
This project proposes an intelligent fire detection system based on the Internet of Things (IoT) and Machine Learning, aimed at preventing and mitigating fires in urban and industrial areas. Using an IoT sensor network, key environmental data such as temperature, humidity, levels of combustible gases, and airborne particles will be collected. This data will be analyzed in real-time using Machine Learning algorithms trained to identify patterns associated with fires, enabling precise and timely detection. The generated alerts will be automatically sent via mobile applications or web platforms, ensuring an immediate response.
The combination of IoT and Machine Learning provides an innovative solution that not only detects fires in their early stages but also predicts their occurrence, reducing response times and minimizing damage. This intelligent system significantly contributes to risk management, public safety, and environmental protection, positioning itself as a key advancement in fire prevention for critical environments.
Keywords: Noise pollution, Urban noise, Machine Learning, Internet of Things
Description:
Este proyecto propone un sistema inteligente de detección de incendios basado en el Internet de las Cosas (IoT) y el aprendizaje automático (Machine Learning), enfocado en prevenir y mitigar incendios en zonas urbanas e industriales. Utilizando una red de sensores IoT, se recopilarán datos ambientales clave, como temperatura, humedad, niveles de gases combustibles y partículas en el aire. Estos datos serán analizados en tiempo real mediante algoritmos de Machine Learning entrenados para identificar patrones asociados a incendios, permitiendo una detección precisa y oportuna. Las alertas generadas se enviarán automáticamente a través de aplicaciones móviles o plataformas web, garantizando una respuesta inmediata.
La combinación de IoT y Machine Learning proporciona una solución innovadora que no solo detecta incendios en sus primeras etapas, sino que también predice su ocurrencia, reduciendo tiempos de respuesta y minimizando daños. Este sistema inteligente contribuye significativamente a la gestión de riesgos, la seguridad pública y la protección ambiental, posicionándose como un avance clave en la prevención de incendios en entornos críticos.
