Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.uco.edu.co/jspui/handle/20.500.13064/1407
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
Other Titles: Cattle detection through the vision system of a drone using modern object detection algorithms in Oriente Antioqueño
Authors: Giraldo-Jiménez, Juan José
Jimenez-Gómez, Anderson Julián
Henao-Cardona, José Miguel
metadata.dc.contributor.advisor: Castrillón-Osorio, Luis Reinel
Abstract: 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.
URI: https://repositorio.uco.edu.co/handle/20.500.13064/1407
Appears in Collections:Ingeniería de sistemas

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Trabajo de grado.pdf1.43 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Autorización de depósito.pdf
  Until 2050-12-31
253.16 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons