Diseño e implementación de un sistema de visión artificial para detectar una especie de arácnidos y nuevos brotes de flora en un hábitat alterado por un incendio

Todos los entornos naturales en los que existe la presencia de grandes masas de vegetación, corren el riesgo de sufrir un incendio forestal, el cual afecta severamente no solo el equilibrio local del ecosistema sino también al medio ambiente en general. Para entender el impacto de este tipo de desastres es necesario conocer el periodo de tiempo que tarda la zona afectada en empezar a recuperarse. Una de las formas que existe para determinar la recuperación de un hábitat es comprobar la presencia de arañas que vagan en el suelo o brotes de vegetación. Por esta razón es de vital importancia para los que estudian el tema tener un registro de apariciones de esas formas de vida. Sin embargo, realizar un estudio de estas características resulta difícil y tedioso porque es necesario monitorear constantemente el área afectada, la cual por lo general es una zona apartada y de difícil acceso. Este proyecto busca automatizar la detección de arañas del tipo Lycosidae y de brotes de flora, por medio del diseño de un sistema embebido basado en tecnología de visión artificial que registra y envía, vía red, en caso de haber detección positiva una imagen del individuo identificado ya sea araña o brote de vegetación. El sistema utiliza un esquema de visión artificial que consiste en la adquisición de imágenes, preprocesamiento de la imagen obtenida para mejorar su calidad, segmentación de objetos presentes en la escena, extracción de características de los objetos hallados, identificación por coincidencia de características y comunicación de resultados positivos. Todo este sistema se implementa en una tarjeta Beagle Board-XM, utilizando algoritmos de procesamiento de imágenes basados en la librería optimizada para el procesamiento de imágenes OpenCV. Como resultado se tendrá un prototipo capaz de identificar y publicar en la web las imágenes detectadas de la araña, se reportarán los resultados de los algoritmos de procesamiento y las técnicas empleadas para lograr el funcionamiento del sistema

• Autores: Martínez Libreros, Mauricio Enrique; Potes Blandón, Jonathan
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/5274
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10614/5274
• Palabra clave: Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones; Visión por computador; Procesamiento de imágenes; Arañas
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/