Diseño e implementación de un sistema para el ahuyentamiento de aves mediante visión por computadora en un dron
El presente proyecto de investigación consistió en el diseño e implementación de un sistema para el ahuyentamiento de aves mediante la utilización de visión por computadora en un dron, para lo cual, se utilizaron técnicas de investigación basadas en el método hipotético deductivo y Modelo en V. Los...
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| Autor principal: | |
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| Format: | bachelorThesis |
| Publicat: |
2022
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/23554 |
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Afegir etiqueta | Sumari: | El presente proyecto de investigación consistió en el diseño e implementación de un sistema para el ahuyentamiento de aves mediante la utilización de visión por computadora en un dron, para lo cual, se utilizaron técnicas de investigación basadas en el método hipotético deductivo y Modelo en V. Los objetivos principales del proyecto consistieron en generar un algoritmo de detección de objetos dentro de una imagen para identificar la presencia de palomas en un terreno y desarrollar un algoritmo de retorno del dron a un sitio definido. La metodología aplicada se basó en la generación de una base de datos de aproximadamente 26338 imágenes, de las cuales 13912 fueron imágenes negativas y 12426 fueron positivas. Las negativas fueron capturas sin aves y las positivas fueron capturas con aves en un tamaño de 38x38 pixeles. El entrenamiento de la red de reconocimiento de objetos fue realizado utilizando el programa Cascade Trainer GUI con las características Patrones Binarios Locales (LBP). Además, se realizó una comparación en el tiempo de entrenamiento con las características Haar, donde se demostró que para las mismas 26338 imágenes LPB se demora 6 horas y Haar 72 horas. Los cálculos de potencia aplicados permitieron seleccionar una batería LiPo de 4500 mAh, lo cual permitió el funcionamiento del dron y el sistema de reconocimiento de imágenes durante 12.28 minutos. Por otra parte, la validación del sistema de reconocimiento de palomas fue aplicado a un total de 100 frames donde se obtuvo un error del 10% al 20%, es decir, el sistema pudo reconocer 3 palomas de un total de 4 ubicadas en el terreno. Finalmente, se pudo comprobar el correcto funcionamiento del sistema de vuelo con evasión de obstáculos, los cuales tuvieron dimensiones de 1 x 0.6 m de largo por ancho, respectivamente; ubicados a 1m de distancia del dron. |
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