Sistema de reconocimiento basado en IA para la identificación de peces

La identificación precisa de peces es fundamental para la pesca sostenible, la investigación científica y la seguridad alimentaria. Los métodos tradicionales son lentos, subjetivos y requieren experiencia especializada. Los sistemas de reconocimiento de peces basados en inteligencia artificial (IA)...

Full description

Autores:
Van Strahlens Terán, Placido Manuel
Martínez Ramos, Leyder José
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Simón Bolívar
Repositorio:
Repositorio Digital USB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/15932
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12442/15932
Palabra clave:
Reconocimiento IA
Peces
Industria pesquera
Eficiencia
Calidad
Consumo
Visión por computador
Aprendizaje profundo
Recomendaciones
Culinarias
Experiencia usuaria
AI recognition
Fish
Fishing industry
Efficiency
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Consumption
Computer vision
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User experience
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description La identificación precisa de peces es fundamental para la pesca sostenible, la investigación científica y la seguridad alimentaria. Los métodos tradicionales son lentos, subjetivos y requieren experiencia especializada. Los sistemas de reconocimiento de peces basados en inteligencia artificial (IA) ofrecen una alternativa más rápida, precisa y automatizada. El desarrollo de estos sistemas incluye la recopilación de imágenes de peces, su preprocesamiento, el entrenamiento de un modelo de reconocimiento y la implementación del sistema. Se utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales (CNN), para entrenar el modelo. Los sistemas de reconocimiento de peces basados en IA han demostrado alta precisión en la identificación de especies, evaluación de la calidad del pescado y recomendaciones culinarias. Se han evaluado aspectos críticos como la usabilidad, el rendimiento, las interfaces externas y la integridad de los datos. Estos sistemas ofrecen una solución innovadora para la industria pesquera, promoviendo la eficiencia, precisión, objetividad y sostenibilidad en la identificación y evaluación de peces, contribuyendo a la seguridad alimentaria y la gestión responsable de los recursos pesqueros.
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Los sistemas de reconocimiento de peces basados en IA han demostrado alta precisión en la identificación de especies, evaluación de la calidad del pescado y recomendaciones culinarias. Se han evaluado aspectos críticos como la usabilidad, el rendimiento, las interfaces externas y la integridad de los datos. Estos sistemas ofrecen una solución innovadora para la industria pesquera, promoviendo la eficiencia, precisión, objetividad y sostenibilidad en la identificación y evaluación de peces, contribuyendo a la seguridad alimentaria y la gestión responsable de los recursos pesqueros.Fish identification is crucial for sustainable fisheries management, scientific research, and food security. Traditional methods are often slow, subjective, and require specialized expertise. AI-based fish recognition systems offer a faster, more accurate, and automated alternative. These systems involve collecting fish image data, preprocessing the images, training a recognition model, and implementing the system. Deep learning techniques, such as convolutional neural networks (CNNs), are used to train the model. AI-based fish recognition systems have demonstrated high accuracy in species identification, fish quality assessment, and culinary recommendations. Critical aspects such as usability, performance, external interfaces, and data integrity have been evaluated. These systems provide an innovative solution for the fishing industry, promoting efficiency, accuracy, objectivity, and sustainability in fish identification and assessment, contributing to food security and responsible fisheries management.pdfspaEdiciones Universidad Simón BolívarFacultad de Ingenierías Reconocimiento IAPecesIndustria pesqueraEficienciaCalidadConsumoVisión por computadorAprendizaje profundoRecomendacionesCulinariasExperiencia usuariaAI recognitionFishFishing industryEfficiencyQualityConsumptionComputer visionDeep learningCulinaryRecommendationsUser experienceSistema de reconocimiento basado en IA para la identificación de pecesinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado - pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fOquendo, F., & Ramírez, J. (2022). Aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la identificación de especies marinas. Revista de Biología Marina y Oceanografía, 57(1), 89-102.Nombre de la Base de Datos de Imágenes de Peces. Gobierno de Colombia. Recuperado de [URL].García, D., & Pérez, E. (2021). Avances en sistemas de reconocimiento de especies marinas mediante inteligencia artificial. Revista Internacional de Ciencias del Mar, 10(2), 45-58.Gobierno de Colombia. (2022). Base de datos de imágenes de peces. Recuperado de [datos.gov.co].López, M., & Rodríguez, P. (2018). Desarrollo de un sistema de reconocimiento de especies de peces utilizando redes neuronales convolucionales. Revista Latinoamericana de Ciencias del Mar, 7(1), 78-92.Smith, A., & Jones, B. (2023). Deep learning approaches for fish species identification: A review. Journal of Fish Biology, 102(3), 567-580.Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., ... & Zheng, X. (2015). TensorFlow: A machine learning library for research and production. arXiv preprint arXiv:1603.04467.Chen, H., & Wang, L. (2020). Fish species identification using convolutional neural networks. Journal of Ocean Engineering and Marine Research, 25(3), 112- 125.Brown, T., & Black, S. (2019). Enhancing fish recognition accuracy using transfer learning techniques. Aquatic Sciences, 15(4), 289-302.Sede BarranquillaIngeniería de SistemasORIGINALPDF_Artículo.pdfPDF_Artículo.pdfapplication/pdf407352https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/414c0236-def0-44c4-9539-18a0befc15d5/download8f575fcdcd3282e11a77b1fa7777e2f2MD51PDF_Resumen.pdfPDF_Resumen.pdfapplication/pdf155768https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/b885a703-fb5e-4b1f-ac3c-de76e594080b/downloadc7ef62d25cfecd4727327a49dad5a403MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83000https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/df3cf592-872d-49ed-9dff-ce1d3199e0ae/download2a1661e5960a7bab4fd8dda692fb677cMD53TEXTPDF_Artículo.pdf.txtPDF_Artículo.pdf.txtExtracted texttext/plain15662https://bonga.unisimon.edu.co/bitstreams/808ece31-9f35-4b0d-be0a-9b0985eef7ba/download4a02d417ddd4f3a7846efe3dba45996eMD54PDF_Resumen.pdf.txtPDF_Resumen.pdf.txtExtracted 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