Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos
La detección y seguimiento de ganado actualmente en Oriente Antioqueño es una tarea que se realiza de forma manual, para ello es necesario un esfuerzo operativo muy grande en fincas con medianas y grandes extensiones, adicionalmente en aquellas fincas se hace necesario realizar un traslado hasta el...
- Autores:
-
Giraldo-Jiménez, Juan José
Jimenez-Gómez, Anderson Julián
Henao-Cardona, José Miguel
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Católica de Oriente
- Repositorio:
- Repositorio UCO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uco.edu.co:20.500.13064/1407
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.13064/1407
- Palabra clave:
- Mask RCNN
Detectron2
Mchine Learning
Conteo de Vacas
Monitoreo de Vacas
Ganado
Vacas
Deep Learning
Inteligencia Artificial
Cattle Counting
Cows
Cattle Monitoring
Deep Learning
Machine Learning
Artificial Intelligence
Mask R-CNN
Detectron2
Aprendizaje automático
Aprendizajes con máquinas
Inteligencia artificial
Ingeniería computacional
Comunicación en red
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
| id |
RUCO2_c52eb761a74067ea6e00c68025eb3eb0 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uco.edu.co:20.500.13064/1407 |
| network_acronym_str |
RUCO2 |
| network_name_str |
Repositorio UCO |
| repository_id_str |
|
| dc.title.es_ES.fl_str_mv |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| dc.title.alternative.es_ES.fl_str_mv |
Cattle detection through the vision system of a drone using modern object detection algorithms in Oriente Antioqueño |
| title |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| spellingShingle |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos Mask RCNN Detectron2 Mchine Learning Conteo de Vacas Monitoreo de Vacas Ganado Vacas Deep Learning Inteligencia Artificial Cattle Counting Cows Cattle Monitoring Deep Learning Machine Learning Artificial Intelligence Mask R-CNN Detectron2 Aprendizaje automático Aprendizajes con máquinas Inteligencia artificial Ingeniería computacional Comunicación en red |
| title_short |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| title_full |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| title_fullStr |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| title_full_unstemmed |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| title_sort |
Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos |
| dc.creator.fl_str_mv |
Giraldo-Jiménez, Juan José Jimenez-Gómez, Anderson Julián Henao-Cardona, José Miguel |
| dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv |
Castrillón-Osorio, Luis Reinel |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Giraldo-Jiménez, Juan José Jimenez-Gómez, Anderson Julián Henao-Cardona, José Miguel |
| dc.contributor.corpauthor.es_ES.fl_str_mv |
Universidad Católica de Oriente. Facultad de Ingeniería |
| dc.subject.es_ES.fl_str_mv |
Mask RCNN Detectron2 Mchine Learning Conteo de Vacas Monitoreo de Vacas Ganado Vacas Deep Learning Inteligencia Artificial |
| topic |
Mask RCNN Detectron2 Mchine Learning Conteo de Vacas Monitoreo de Vacas Ganado Vacas Deep Learning Inteligencia Artificial Cattle Counting Cows Cattle Monitoring Deep Learning Machine Learning Artificial Intelligence Mask R-CNN Detectron2 Aprendizaje automático Aprendizajes con máquinas Inteligencia artificial Ingeniería computacional Comunicación en red |
| dc.subject.subjectenglish.es_ES.fl_str_mv |
Cattle Counting Cows Cattle Monitoring Deep Learning Machine Learning Artificial Intelligence Mask R-CNN Detectron2 |
| dc.subject.lemb.es_ES.fl_str_mv |
Aprendizaje automático Aprendizajes con máquinas Inteligencia artificial Ingeniería computacional Comunicación en red |
| description |
La detección y seguimiento de ganado actualmente en Oriente Antioqueño es una tarea que se realiza de forma manual, para ello es necesario un esfuerzo operativo muy grande en fincas con medianas y grandes extensiones, adicionalmente en aquellas fincas se hace necesario realizar un traslado hasta el lugar donde se encuentra el ganado, es decir, representa un gran esfuerzo de los agricultores en términos de tiempo, trabajo, posibles costos de desplazamiento y exposición a las condiciones climáticas. La utilización de un modelo para detectar ganado genera un impacto positivo en la vida del agricultor que lo utiliza Este trabajo se centró en comparar dos algoritmos de última generación (Mask-R CNN y Detectron2) a través de fotografías tomadas con una cámara de video de un dron. Los videos se recolectaron mediante drones capturando vacas en campo abierto, luego se muestreó el video para que se obtuvieran imágenes, se construyó un conjunto de datos obteniendo alrededor de 1400 imágenes diferentes. Luego, se aplicó el aprendizaje por transferencia con el modelo Mask-RCNN y uno un poco más reciente, Detectron2. Todo el trabajo intenta mostrar la conveniencia del uso de modelos de aprendizaje automático basados en redes neuronales para el seguimiento del ganado. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2021-08-02 |
| dc.type.es_ES.fl_str_mv |
Bachelor thesis |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_93fc |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/report |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Tesis/Trabajo de grado - Monografía – Especialización |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.13064/1407 |
| dc.identifier.bibliographicCitation.es_ES.fl_str_mv |
Giraldo Jiménez, Juan José; Jimenez Gómez, Anderson Julián; Henao Cardona, José Miguel. Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos (Trabajo de grado) Rionegro, Antioquia: Universidad Católica de Oriente; 2020. 37p. |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.13064/1407 |
| identifier_str_mv |
Giraldo Jiménez, Juan José; Jimenez Gómez, Anderson Julián; Henao Cardona, José Miguel. Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos (Trabajo de grado) Rionegro, Antioquia: Universidad Católica de Oriente; 2020. 37p. |
| dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.license.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ |
| dc.rights.spa.spa.fl_str_mv |
Acceso abierto |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
Open Access |
| dc.rights.cc.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ Acceso abierto http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Open Access Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.format.extent.es_ES.fl_str_mv |
37 |
| dc.format.mimetype.es_ES.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.spatial.none.fl_str_mv |
Sudamérica, Colombia, Rionegro, Antioquia |
| dc.publisher.department.es_ES.fl_str_mv |
Ingeniería |
| dc.publisher.program.es_ES.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas |
| institution |
Universidad Católica de Oriente |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/ba0d0876-b19e-4271-ad22-8ec7e3977422/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/51318ca9-ba0e-42f6-808e-7579c71078e2/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/43fa0fc0-8da3-482a-9e58-8842cae00d9f/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/8e8fe547-f643-4622-a3d0-82dcfaeaae46/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/3bd187e0-7589-4bba-8a69-09862865f759/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/c6b99e01-bb9a-49c8-bdd1-bc9dbfb96e00/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/d0f8b00e-59dc-47d9-b0b9-a3094abd89c0/download https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/d906e4fb-adc2-42b1-a374-ec02c75abd6b/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
92a02ce7cda5164a98ec1a2f1c265772 1487462a1490a8fc01f5999ce7b3b9cc 9822c3ceabfcd73e0cfd5a2e0e143154 6af808d73482e8378d4b579543ec2658 6709a8c13d2be714be44613cb7b0a4af 2f6e265c54165a9b7943460b0ecbd217 21f4c51a7d8cdb52e098078e15fd1284 1ee402d3f4fb565faaa0b4aed1ace3ad |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Católica de Oriente |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@uco.edu.co |
| _version_ |
1814256083819036672 |
| spelling |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/Acceso abiertohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Open AccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Castrillón-Osorio, Luis ReinelGiraldo-Jiménez, Juan JoséJimenez-Gómez, Anderson JuliánHenao-Cardona, José MiguelUniversidad Católica de Oriente. Facultad de IngenieríaSudamérica, Colombia, Rionegro, Antioquia2021-08-02https://hdl.handle.net/20.500.13064/1407Giraldo Jiménez, Juan José; Jimenez Gómez, Anderson Julián; Henao Cardona, José Miguel. Construcción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetos (Trabajo de grado) Rionegro, Antioquia: Universidad Católica de Oriente; 2020. 37p.La detección y seguimiento de ganado actualmente en Oriente Antioqueño es una tarea que se realiza de forma manual, para ello es necesario un esfuerzo operativo muy grande en fincas con medianas y grandes extensiones, adicionalmente en aquellas fincas se hace necesario realizar un traslado hasta el lugar donde se encuentra el ganado, es decir, representa un gran esfuerzo de los agricultores en términos de tiempo, trabajo, posibles costos de desplazamiento y exposición a las condiciones climáticas. La utilización de un modelo para detectar ganado genera un impacto positivo en la vida del agricultor que lo utiliza Este trabajo se centró en comparar dos algoritmos de última generación (Mask-R CNN y Detectron2) a través de fotografías tomadas con una cámara de video de un dron. Los videos se recolectaron mediante drones capturando vacas en campo abierto, luego se muestreó el video para que se obtuvieran imágenes, se construyó un conjunto de datos obteniendo alrededor de 1400 imágenes diferentes. Luego, se aplicó el aprendizaje por transferencia con el modelo Mask-RCNN y uno un poco más reciente, Detectron2. Todo el trabajo intenta mostrar la conveniencia del uso de modelos de aprendizaje automático basados en redes neuronales para el seguimiento del ganado.Detection and cattle monitoring currently in Oriente Antioqueño is a task which is done "manually", for this is necessary a very big operative effort in farms with medium and large extensions, additionally in those farms it becomes necessary make a move until the place where cattle is, it represents a big effort from the farmers in terms of time, work, possible costs of displacement and exposure to weather conditions. The utilization of a model to detect cattle generates a positive impact in the farmer's life who uses it This article was focused on comparing two state-of-the-art algorithms (Mask-R CNN and Detectron2) through photographs taken from a drone video camera. The videos were collected by means of drones capturing cows in an open field, then the video was sampled so that images were obtained, a data set was built obtaining about 1400 different images. Then, transfer learning was applied with the Mask-RCNN model and a slightly more recent one, Detectron2. All the work tries to show the convenience of the use of machine learning models based on neural networks for the monitoring of cattleRionegro37application/pdfspaMask RCNNDetectron2Mchine LearningConteo de VacasMonitoreo de VacasGanadoVacasDeep LearningInteligencia ArtificialCattle CountingCowsCattle MonitoringDeep LearningMachine LearningArtificial IntelligenceMask R-CNNDetectron2Aprendizaje automáticoAprendizajes con máquinasInteligencia artificialIngeniería computacionalComunicación en redConstrucción de un modelo de detección de ganado bovino en el Oriente Antioqueño, mediante el sistema de visión de un dron usando algoritmos modernos de detección de objetosCattle detection through the vision system of a drone using modern object detection algorithms in Oriente AntioqueñoBachelor thesisinfo:eu-repo/semantics/reporthttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fchttps://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía – EspecializaciónInterés GeneralIngenieríaIngeniería de SistemasLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82626https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/ba0d0876-b19e-4271-ad22-8ec7e3977422/download92a02ce7cda5164a98ec1a2f1c265772MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/51318ca9-ba0e-42f6-808e-7579c71078e2/download1487462a1490a8fc01f5999ce7b3b9ccMD54ORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf1465074https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/43fa0fc0-8da3-482a-9e58-8842cae00d9f/download9822c3ceabfcd73e0cfd5a2e0e143154MD55Autorización de depósito.pdfAutorización de depósito.pdfapplication/pdf259232https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/8e8fe547-f643-4622-a3d0-82dcfaeaae46/download6af808d73482e8378d4b579543ec2658MD56TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain55320https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/3bd187e0-7589-4bba-8a69-09862865f759/download6709a8c13d2be714be44613cb7b0a4afMD57Autorización de depósito.pdf.txtAutorización de depósito.pdf.txtExtracted texttext/plain5466https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/c6b99e01-bb9a-49c8-bdd1-bc9dbfb96e00/download2f6e265c54165a9b7943460b0ecbd217MD59THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2902https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/d0f8b00e-59dc-47d9-b0b9-a3094abd89c0/download21f4c51a7d8cdb52e098078e15fd1284MD58Autorización de depósito.pdf.jpgAutorización de depósito.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5855https://repositorio.uco.edu.co/bitstreams/d906e4fb-adc2-42b1-a374-ec02c75abd6b/download1ee402d3f4fb565faaa0b4aed1ace3adMD51020.500.13064/1407oai:repositorio.uco.edu.co:20.500.13064/14072024-09-18 23:01:14.595http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.uco.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Orienterepositorio@uco.edu.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 |