Trampas AIoT para detección de mosquitos aedes aegypti

Cliente: Municipalidad de Vicente López

Rubro: Control y prevención, AIoT

Las Trampas AIoT para Mosquitos son dispositivos diseñados para la detección y monitoreo del mosquito Aedes aegypti, principal transmisor de enfermedades como el dengue, zika y chikungunya. 

Estas trampas capturan imágenes de los insectos y las envían a la nube donde se realiza el análisis mediante inteligencia artificial donde se determina la especie y tipo de insecto.

Una flota estratégicamente distribuida de estos dispositivos permite conocer en profundidad el estado del municipio y generar acciones de prevención y fumigación mas precisas.

Tecnologías

Hardware especifico

Firmware de control

Cámara 

RTC Real Time Clock 

Micro SD

Control PWM

AWS

OTA

Nuestro trabajo

El desarrollo se llevo a cabo como proveedores de la Municipalidad de Vicente Lopez, el equipo de Kalpa se encargo íntegramente de la gestión, desarrollo y producción de toda la flota.

  • Relevamiento de requerimientos: partiendo de una prueba de concepto (POC) se comenzó con un intenso proceso de ingeniería para desarrollar un dispositivo robusto preparado para ser producido en cantidades. El análisis de costos y la gestión de producción fueron también partes fundamentales de esta etapa.
  • Hardware especifico: Controla los actuadores de la trampa, cuenta con una cámara de bajo costo, memoria SD y una antena externa de Wi-Fi. Se basa en un ESP32 como unidad lógica y para la conexión a internet.

    • Iluminación y Atracción: Leds UV controlados por transistores MOSFETs para encendido programado.

    • Sistema de succión: Cooler axial con regulación PWM.

  • Firmware especifico: Utiliza un sistema operativo en tiempo real (RTOS), controla la cámara y los actuadores y se encarga de la comunicación con la nube. Envía paquetes de estado y errores a la nube y puede ejecutar comando específicos enviados de forma remota. 

  • Almacenamiento local: Tarjeta microSD de hasta 32GB para almacenamiento temporal de imágenes.

  • Conectividad: WiFi 2.4GHz con protocolo MQTT para comunicación con AWS IoT Core.

  • Interfaz de Red y Seguridad: Comunicación encriptada con TLS 1.2, autenticación por certificados X.509.

  • Servidor en la Nube: AWS Lambda para procesamiento de imágenes, AWS S3 para almacenamiento y Amazon Rekognition para identificación de especies.

  • Monitoreo y Dashboard: Plataforma en AWS con API Gateway, DynamoDB para almacenamiento de datos y visualización en dashboard con AWS Amplify.