[ca] En els darrers anys, el nombre d'infants morts tancats a vehicles ha incrementat considerablement, moltes de les quals per culpa del descuit dels pares que han deixat tancat al nadó sense tenir-ne coneixement. Així doncs, aquesta tesi té la intenció d'oferir una solució que previngui aquest tipus de morts mitjançant la detecció de presencia humana dins el vehicle, especialment nadons i nens. En altres paraules, una solució basada en la instal·lació del que es coneix com a un sistema Child Presence Detection (CPD). Aquest sistema de prevenció està basat en diferents tecnologies radar juntament amb l'ús de tècniques de Deep Learning, que fan servir múltiples capes per a extreure característiques importants de les dades obtingudes amb el radar, i així poder alarmar en cas que sigui convenient. Més concretament, consisteix en una alternativa de baix cost i a distància mitjançant l'ús de radars Doppler i FMCW, que poden ser fàcilment integrats en l'estructura del vehicle i continuar donant mesures d'alta fiabilitat. De les múltiples tècniques de Deep Learning que existeixen, aquest treball explora les més interessants per a tractar aquest tipus de dades, com poden ser les CNN, RNN, R-CNN entre d'altres. La implementació fent servir el radar Doppler de 24GHz ha estat capaç de realitzar una detecció de nadons amb una precisió considerablement elevada tenint en compte que es tracta d'una solució de baix cost. D'altra banda, pel que fa referència al radar de 60GHz FMCW, no tan sols ha estat capaç de dur a terme la detecció d'infants, sinó que també ha aconseguit localitzar la seva posició dins el cotxe.

[es] En los últimos años, el número de niños fallecidos encerrados en vehículos ha incrementado considerablemente; en muchos casos debido al descuido de los padres que han dejado encerrado al bebé accidentalmente. Así pues, esta tesis tiene la intención de ofrecer una solución que prevenga este tipo de muertes mediante la detección de presencia humana dentro del vehículo, especialmente babes i niños. En otras palabras, una solución basada en la instalación de lo que se conoce como un sistema Child Presence Detection (CPD). Este sistema de prevención está basado en diferentes tecnologías radar en conjunto con el uso de técnicas de Deep Learning, que usan múltiples capas para extraer características importantes de los datos obtenidos por el radar, y así poder alarmar en caso de que sea conveniente. Más concretamente, consiste en una alternativa de bajo coste y a distancia mediante el uso de radares Doppler y FMCW, que pueden ser fácilmente integrados en la estructura de vehículo y seguir dando medidas de alta fiabilidad. De las múltiples técnicas de Deep Learning que existen, este trabajo explora las más interesantes y adecuadas para tratar este tipo de datos de radar, como pueden ser las CNN, RNN, R-CNN entre otras. La implementación usando el radar Doppler de 24GHz ha sido capaz de realizar una detección de bebés con una precisión considerablemente elevada, teniendo en cuenta que se trata de una solución de bajo coste. Por otro lado, en lo que se refiere al radar de 60GHz FMCW, no solo ha sido capaz de realizar la detección de niños, sino que también ha logrado localizar su posición dentro del coche.