Prototipo de un sistema de visión artificial basado en técnicas de aprendizaje de máquina para el reconocimiento de aves del área metropolitana de Bucaramanga

La avifauna colombiana es una de las más diversas a nivel mundial. Desafortunadamente, es uno de los campos menos enseñados por las instituciones educativas e incluso con menor información a nivel nacional. Seguido, la falta de interés por parte de la población hace más difícil fomentar el apropiami...

Full description

Autores:
Mosquera Moreno, María Angélica
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/16079
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/16079
Palabra clave:
Systems engineer
Technological innovations
Artificial vision
Classification
Machine learning
Prototype development
Artificial intelligence
Machine theory
Simulation methods
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Desarrollo de prototipos
Inteligencia artificial
Teoría de las máquinas
Metodos de simulación
Visión artificial
Avifauna
Clasificación
Aprendizaje automático
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:La avifauna colombiana es una de las más diversas a nivel mundial. Desafortunadamente, es uno de los campos menos enseñados por las instituciones educativas e incluso con menor información a nivel nacional. Seguido, la falta de interés por parte de la población hace más difícil fomentar el apropiamiento del entorno que les rodea e impulsa el deterioro ambiental y la extinción de muchas especies de aves endémicas de la zona. Actualmente existen diferentes aplicaciones que buscan suplir esta problemática en diferentes lugares del mundo, pero, dado que existen muchas variedades de especies, en estas soluciones se dificulta la identificación de especies de la zona metropolitana de Bucaramanga. AveDex busca crear apropiación local, ya que es una aplicación con solo aves del lugar, permitiendo que sea apoyo para los habitantes y ornitólogos. El desarrollo de este proyecto permitió la obtención de un prototipo capaz de clasificar 9 aves originarias del área metropolitana de Bucaramanga, con una precisión del 87% por medio de una imagen tomada desde la cámara del celular o una imagen escogida de la galería. Finalmente, demostró que el uso constante de ella o utilizada como herramienta de información eleva el aprendizaje sobre las aves que actualmente se pueden identificar. Actualmente, el proyecto hace parte del grupo GTI y la línea de sistemas de información e ingeniería del software más específicamente en el tema de inteligencia artificial de la Universidad Autónoma de Bucaramanga.