Evaluación de modelos de detección de especies utilizando técnicas de aprendizaje automático con un enfoque supervisado - Martínez Gutiérrez, Anthony 1996-; González Araya, Jose Alejandro 1997-; Chinchilla Araya, Kevin Steven 1994-; Solano Mora, Silvia Gabriela 1986- ([San Ramón, Alajuela, Costa Rica], 2024)
La biodiversidad de especies es crucial para el balance de la vida en el planeta, debido a que este factor está relacionado con la regulación climática, además de que las especies son indicadores de la calidad del suelo y aire, realizan control de poblaciones, la polinización y estabilidad del clima (Rathore & Jasrai, 2013). Por este motivo, a nivel mundial se realizan esfuerzos para conservar la biodiversidad en espacios protegidos conocidos como Áreas silvestres protegidas. En Costa Rica, más del 27 % de su territorio está protegido en estos espacios, y parte de los esfuerzos de conservación consisten en cuantificar y promover la conservación de la biodiversidad. Actualmente uno de los métodos más efectivos para el estudio y cuantificación de especies de mamíferos y aves es el de las cámaras trampas, sin embargo, su uso conlleva un desafío, dado que estas cámaras capturan imágenes o videos automáticamente ante el movimiento, esto genera que aproximadamente un 80 % de los datos procesados actualmente de manera manual estén vacías, lo que conlleva un uso ineficiente del tiempo y en algunos casos una falta de personal para analizar estos datos. Ante esta necesidad se plantea el uso de técnicas de aprendizaje automático con un enfoque supervisado para desarrollar un software de clasificación automática de especies, con el objetivo de identificar la diversidad biológica que frecuentan las Áreas de conservación y de esta forma fortalecer los estudios e investigaciones de alto impacto ambiental, apoyando al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, específicamente el de Acción por el clima y Vida de ecosistemas terrestres. Según los requerimientos recolectados y con el fin de brindar una solución lo más cercana a un producto final viable, se decide que el formato de aplicación basada en la web es lo más indicado, ya que esta opción es más rápida de implementar y se puede adaptar a mayor cantidad de clientes...
Proyecto de graduación (licenciatura en ingeniería industrial)--Universidad de Costa Rica. Sede Occidente. Departamento de Ingeniería, Informática y Tecnología. Carrera de Ingeniería Industrial, 2024
Keywords: APRENDIZAJE POR MAQUINAS; BIODIVERSIDAD; ECOLOGIA ANIMAL; CONSERVACION DE LOS RECURSOS NATURALES -- PROGRAMAS PARA COMPUTADORA; IMAGENES FOTOGRAFICAS-DETECCION A DISTANCIA; ECONOMIA INDUSTRIAL