Modelo de un sistema de videovigilancia orientado a la seguridad de embarcaciones de pesca artesanal aplicando algoritmos en Machine learning en el balneario de Ballenita, Prov. de Santa Elena.
Abstract:
Las playas de la Provincia de Santa Elena son zonas vulnerables que carecen de vigilancia, por esta razón la propuesta persigue la finalidad de disminuir los robos de sus embarcaciones, ya que es necesario contar con un sistema que vigile los barcos de pesca artesanal, por tal razón proponemos un modelo de videovigilancia que cuente con visión por computadora. El modelo de detección de objetos en su primera versión se logra tener como alcance el reconocimiento de botes, motores y personas, se utiliza una red de YOLOv4 la que se entrenó con imágenes de barcos dentro de su entorno. El modelo resultante logra detectar barcos con un promedio de precisión de 90.32%, la detección en motores de lancha es de 82.44% y personas con un promedio de precisión de 79.47%. También se realizó pruebas en botes que se logran divisar a lo lejos teniendo como resultados detecciones que van desde 65%.
Año de publicación:
2021
Keywords:
- Videovigilancia
- cnn
- Machine learning
- APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Ship detection
- Yolov4
- GOOGLE COLAB
- video surveillance
- Detección de barcos
Fuente:
Tipo de documento:
Bachelor Thesis
Estado:
Acceso abierto
Áreas de conocimiento:
- Aprendizaje automático
- Ciencias de la computación
Áreas temáticas:
- Métodos informáticos especiales
- Física aplicada
- Otros problemas y servicios sociales