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...
- 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:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Systems engineer
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Machine learning
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Artificial intelligence
Machine theory
Simulation methods
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Desarrollo de prototipos
Inteligencia artificial
Teoría de las máquinas
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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. |
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Moreno Corzo, Feisar Enriqueee761f02-1ce9-473f-b811-9b495af86e41Ortiz Beltrán, Ariel Orlandod9f46353-4055-4fbf-98c2-8d6dc7ee289bCediel Martínez, Fernando5807373f-078c-4712-b757-1b7285789d6cMosquera Moreno, María Angélica95d1bd75-dab6-4b03-b484-3f4dcf693a7bMoreno Corzo, Feisar Enrique [0001499008]Ortiz Beltrán, Ariel Orlando [0001459925]Moreno Corzo, Feisar Enrique [es&oi=ao]Moreno Corzo, Feisar Enrique [0000-0002-5007-3422]Moreno Corzo, Feisar Enrique [Feisar-Enrique-Moreno-Corzo-2169498891]Ortiz Beltrán, Ariel Orlando [Ariel_Ortiz_Beltran]Bucaramanga (Santander, Colombia)UNAB Campus Bucaramanga2022-03-28T16:31:31Z2022-03-28T16:31:31Z2021-05-09http://hdl.handle.net/20.500.12749/16079instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coLa 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.INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 13 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ...................................................................... 15 2.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA .............................................................................. 15 2.2 JUSTIFICACIÓN .................................................................................................... 17 2.3 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN. ........................................................................ 17 3. OBJETIVOS ................................................................................................................ 18 3.1 OBJETIVO GENERAL ........................................................................................... 18 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS .................................................................................. 18 4. RESULTADOS OBTENIDOS ....................................................................................... 19 4.1 RESULTADOS OBTENIDOS POR OBJETIVO ESPECIFICO. ............................... 19 5. ANTECEDENTES ........................................................................................................ 22 6. ESTADO DEL ARTE.................................................................................................... 23 7. MARCO TEÓRICO ...................................................................................................... 36 8. DISEÑO METODOLÓGICO ......................................................................................... 58 8.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................... 58 8.2. MODELO DE CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE Y MODELO DE IA. .................. 59 8.2.1. MODELO DEL CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE .................................. 59 8.2.2. MODELO DEL CICLO DE VIDA DEL MODELO MACHINE LEARNING ...................................................................................................................................... 63 8.3 ANÁLISIS Y DISEÑO ............................................................................................. 65 8.3.1 INFORMACIÓN DEL DOMINIO DEL PROBLEMA .................................... 65 8.3.2 CATÁLOGO DE REQUISITOS DEL SISTEMA A DESARROLLAR ........ 66 8.3.3 MODELO DE CLASES DEL SISTEMA ....................................................... 94 8.3.4 ARQUITECTURA DEL SISTEMA ................................................................. 96 8.4. DISEÑO DE INTERFACES Y MANUAL DE USUARIO DEL SISTEMA. ................ 97 8.4.1. MAPA DEL SISTEMA .................................................................................... 97 9. ANÁLISIS DE RESULTADOS .................................................................................... 101 9.1. ANÁLISIS EXPLORATORIO ............................................................................... 101 9.1.1 DATAFRAMES ............................................................................................... 102 9.1.2. ANÁLISIS POR ESPECIE ........................................................................... 105 9.2. ANÁLISIS DE DESARROLLO DEL MODELO DE IA. .......................................... 114 9.3. ANÁLISIS DE TEST, PRUEBAS DE FUNCIONALIDAD Y ACEPTACIÓN. ......... 115 10. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................... 127 BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................. 129 DESARROLLO. ............................................................................................................. 142PregradoThe Colombian avifauna is one of the most diverse in the world. Unfortunately, it is one of the least taught fields by educational institutions and with even less information at the national level. Often, the lack of interest on the part of the population makes it more difficult to promote the appropriation of the environment that surrounds them and drives environmental deterioration and the extinction of many species of endemic birds in the area. Currently there are different applications that seek to solve this problem in different parts of the world, but, since there are many varieties of species, these solutions make it difficult to identify species in the metropolitan area of Bucaramanga. AveDex seeks to create local appropriation, since it is an application with only local birds, allowing it to be support for the inhabitants and ornithologists. The development of this project allowed obtaining a prototype capable of classifying 9 birds originating from the Bucaramanga metropolitan area, with an accuracy of 87% by means of an image taken from the cell phone camera or an image chosen from the gallery. Finally, it showed that the constant use of it or used as an information tool increases learning about the birds that can currently be identified. Currently, the project is part of the GTI group and the line of information systems and software engineering, more specifically on the subject of artificial intelligence of the Autonomous University of Bucaramanga.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prototipo de un sistema de visión artificial basado en técnicas de aprendizaje de máquina para el reconocimiento de aves del área metropolitana de BucaramangaPrototype of an artificial vision system based on machine learning techniques for bird recognition in the metropolitan area of BucaramangaIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsArtificial visionClassificationMachine learningPrototype developmentArtificial intelligenceMachine theorySimulation methodsIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasDesarrollo de prototiposInteligencia artificialTeoría de las máquinasMetodos de simulaciónVisión artificialAvifaunaClasificaciónAprendizaje automáticoAcevedo-Charry, O. 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