[P] Pausar/Reproducir · [←/→] Navegar
SISTEMA ACTIVO
00:00:00
Proyecto de Innovación IoT · 2025
SUPERIORIDAD
ACÚSTICA
Un sistema IoT integrado que detecta, clasifica y localiza con precisión sirenas de emergencia en tiempo real. Elimina las sombras acústicas urbanas y proporciona alertas tempranas críticas mediante IA en el borde y telemetría V2X.
360°
Cobertura Espacial
<15ms
Latencia de Detección
±2°
Precisión del Vector
ESP32-S3 Dual-Core
Matriz de 4× MEMS I2S
Localización GCC-PHAT
El Vector de Amenaza
EL PUNTO
CIEGO
El aislamiento moderno de las cabinas atenúa las señales de advertencia críticas de alta frecuencia hasta en 45 dB. Las líneas de visión en las intersecciones urbanas están habitualmente obstruidas. El tiempo de reacción se ve comprometido.
🔇
Aislamiento Acústico
La insonorización de las cabinas de lujo y los sistemas de audio de alta gama neutralizan eficazmente la banda de frecuencia de 500Hz–2.5kHz utilizada por los patrones estándar de sirena (yelp y wail).
🏢
Cañones Urbanos
Las estructuras de hormigón bloquean la propagación del sonido hasta que el vehículo de emergencia supera la esquina, reduciendo las distancias de advertencia teóricas de 300m a menos de 25m.
ATENUACIÓN DE DECIBELIOS — CABINA DEL VEHÍCULO
EXT · 110dB
INT · ~65dB
RETRASO FATAL
La percepción acústica humana falla antes de que la confirmación visual sea posible.
Arquitectura del Sistema
FUSIÓN DE
SENSORES
Un pipeline determinista de computación en el borde de tres etapas que se ejecuta localmente en el ESP32-S3. Sin dependencia de la nube. Latencia externa nula.
01
Captura Omnidireccional
HARDWARE: MATRIZ INMP441
Una matriz plana rígida de cuatro micrófonos MEMS I2S captura el campo sonoro ambiental. Los datos PCM brutos de 24 bits se transmiten por DMA a búferes circulares a una frecuencia de muestreo precisa de 44.1 kHz.
02
Clasificación Neuronal
TINYML: INFERENCIA CNN
Una Red Neuronal Convolucional procesa espectrogramas Mel-Filterbank en tiempo real, aislando las firmas acústicas. El ruido del tráfico, las voces y las bocinas son rechazados. Las sirenas se clasifican al instante.
03
Vectorización GCC-PHAT
MATEMÁTICAS: TDOA Y ATAN2
Una vez clasificada, la correlación cruzada con Transformada de Fase mide los retrasos de nanosegundos entre pares de micrófonos en ejes ortogonales. Atan2 calcula el ángulo de orientación absoluto de 360° hacia la fuente.
PIPELINE
GCC-PHAT
Inicializando
FASE 0/0
Cargando algoritmo...
Ingeniería de Hardware
SINCRONIZACIÓN
I2S
La localización TDOA exige precisión de fase de microsegundos. Los buses I2S independientes estándar sufren deriva. Hemos forzado un bloqueo de fase absoluto mediante topología de bus maestro/esclavo y un estricto orden de inicio DMA.
[ SYSTEM_MANIFEST ]
MicrocontroladorESP32-S3 Xtensa LX7
Frecuencia del Núcleo240 MHz Dual-Core
Sensores Acústicos4× INMP441 (Omni)
Protocolo de DatosBus I2S Maestro/Esclavo
Frecuencia de Muestreo44.1 kHz / 24-bit
Precisión de Fase< 1 Muestra de Deriva
Desfase EstáticoCompensado por Software
[ INIT_SEQUENCE ]
1
Configurar Bus 1 como Esclavo
Pines BCLK/WS mapeados a GPIO_UNUSED
2
Configurar Bus 0 como Maestro
Generación física del reloj asignada aquí
3
Habilitar primero el Bus Esclavo
El DMA se suspende; espera un flanco externo de BCLK
4
Habilitar Bus Maestro
El reloj inicia; ambos DMAs capturan la muestra 0 simultáneamente
Ecosistema de Despliegue
RED
V2X
Configuraciones de hardware que escalan desde adaptaciones vehiculares individuales hasta telemetría de flotas a nivel de ciudad. Una red unificada de conciencia acústica.
🚘
SirenSense Copilot
Unidad vehicular principal. Matriz de cuatro micrófonos montada en el techo con pantalla OLED interna en el tablero. Procesamiento local autónomo y notificación inmediata al conductor.
📡
Transpondedor V2X
Integración LoRa 433MHz. Los vehículos de emergencia que se aproximan emiten paquetes digitales preventivos, eludiendo las limitaciones acústicas de los edificios.
📳
Wearable SirenWatch
Integración para peatones. Un nodo IoT ligero que convierte la detección acústica de sirenas en retroalimentación háptica direccional y gradual para personas con discapacidad auditiva.
ARQUITECTURA ABIERTA · IA EN EL BORDE
ESP32-S3 · INMP441 · GCC-PHAT · Evento de Innovación IoT
LISTO PARA DESPLIEGUE
1 / 6