Sistema mecatrónico para la identificación y geolocalización de aves en zonas urbanas y rurales mediante visión artificial y dispositivos de monitoreo
114 páginas
- Autores:
-
Villamil Guerrero, Raul Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
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- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/7357
- Palabra clave:
- Sistema PTZ
Multi-Cámara
Calibración de Cámaras
Visión por Computador
Mapeo Geométrico
YOLO
Detección de Objetos
Control Robótico
TensorRT
Interfaz Gráfica de Usuario
GPhoto2
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Moreno Hincapié, Gustavo AndrésVillamil Guerrero, Raul Fernando2026-01-23T19:45:11Z2026-01-23T19:45:11Z2025https://repository.eia.edu.co/handle/11190/7357114 páginasRESUMEN: La integración de sistemas multi-cámara para vigilancia y monitoreo presenta desafíos significativos en calibración geométrica y control coordinado. Este trabajo detalla el diseño, construcción, implementación y evaluación de un sistema mecatrónico compuesto por cuatro cámaras auxiliares fijas y una cámara central Pan-Tilt-Zoom (PTZ) de alta resolución (Nikon DSLR controlada remotamente). El objetivo principal es desarrollar y validar una metodología completa que permita el apuntado preciso de la cámara PTZ hacia puntos de interés identificados (manual o automáticamente) en las vistas auxiliares, demostrando su funcionalidad y desempeño en una aplicación de monitoreo y clasificación de aves. La metodología implementada abarca la calibración geométrica intrínseca y extrínseca del ensamblaje multi-cámara para establecer un marco de referencia espacial común. Se desarrolló un algoritmo de mapeo geométrico para traducir coordenadas de píxel 2D de las cámaras auxiliares a los ángulos Pan y Tilt 3D requeridos por la PTZ, utilizando la pose calibrada y una estimación de distancia. El control de movimiento se gestiona mediante un firmware en microcontrolador (Arduino Mega con AccelStepper) para los motores paso a paso del PTZ. Se integró un modelo de detección de objetos (basado en YOLO, optimizado con NVIDIA TensorRT) para la identificación inicial de objetivos en las vistas auxiliares. Específicamente para la aplicación aviar, se implementó un modelo complementario de clasificación para analizar las imágenes de alta resolución capturadas por la cámara PTZ central. Finalmente, una interfaz gráfica de usuario (GUI) interactiva desarrollada en Python (CustomTkinter) permite la visualización, el control manual/automático del sistema PTZ, el ajuste de parámetros y la interacción con la cámara Nikon (vía GPhoto2), con comunicación serial hacia el controlador. Las pruebas funcionales y cuantitativas validan la efectividad del algoritmo de mapeo píxel-a- ángulo. Se demuestra el control interactivo y la capacidad de apuntado basado en detección por IA, logrando la clasificación de especies de aves en el caso de uso presentado. La arquitectura propuesta demuestra ser adaptable a diversas aplicaciones que requieran monitoreo visual inteligente y control coordinado de sistemas PTZ.ABSTRACT: The integration of multi-camera systems for surveillance and monitoring presents significant challenges in geometric calibration and coordinated control. This work details the design, construction, implementation, and evaluation of a mechatronic system composed of four fixed auxiliary cameras and a central Pan-Tilt-Zoom (PTZ) high-resolution camera (Nikon DSLR remotely controlled). The main objective is to develop and validate a complete methodology that allows the precise and effective pointing of the PTZ camera toward points of interest identified (manually or automatically) in the auxiliary views, demonstrating its functionality and performance in a bird monitoring and classification application. The implemented methodology covers the intrinsic and extrinsic geometric calibration of the multicamera assembly to establish a common spatial reference frame. A geometric mapping algorithm was developed to translate 2D pixel coordinates from the auxiliary cameras into the 3D Pan and Tilt angles required by the PTZ, using the calibrated pose and a distance estimation. Motion control is managed through firmware in a microcontroller (Arduino Mega with AccelStepper) for the PTZ stepper motors. An object detection model (based on YOLO, optimized with NVIDIA TensorRT) was integrated for the initial identification of targets in the auxiliary views. Specifically for the avian application, a complementary classification model was implemented to analyze the high-resolution images captured by the central PTZ camera. Finally, an interactive graphical user interface (GUI) developed in Python (CustomTkinter) enables visualization, manual/automatic PTZ control, parameter adjustment, and interaction with the Nikon camera (via GPhoto2), with serial communication to the controller. Functional and quantitative tests validate the effectiveness of the pixel-to-angle mapping algorithm. Interactive control and pointing capability based on AI detection are demonstrated, achieving the classification of bird species in the presented use case. The developed architecture proves to be adaptable to various applications that require intelligent visual monitoring and coordinated PTZ system control.PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería MecatrónicaEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2025Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema mecatrónico para la identificación y geolocalización de aves en zonas urbanas y rurales mediante visión artificial y dispositivos de monitoreoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Sistema PTZMulti-CámaraCalibración de CámarasVisión por ComputadorMapeo GeométricoYOLODetección de ObjetosControl RobóticoTensorRTInterfaz Gráfica de UsuarioGPhoto2Clasificación de AvesPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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