Optimizando la identificación y estudio biológico de aves mediante IA: resultados preliminares
La fotografía de fauna silvestre constituye una herramienta fundamental en la obtención de registros de individuos de aves anilladas (banderillas con códigos únicos) para el estudio de especies de amplia distribución geográfica. El desarrollo tecnológico, junto con el incremento de iniciativas de ci...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178482 |
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I19-R120-10915-1784822025-04-25T20:07:47Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178482 Optimizando la identificación y estudio biológico de aves mediante IA: resultados preliminares Fernández Cruz, Teodoro Ismael Ascagorta, Octavio Iaconis, Francisco Ramiro Hevia, Glenda Denise Pollicelli, María Débora 2024-08 2024 2025-04-25T14:34:50Z es Ciencias Informáticas aves foto-identificación visión por computadora La fotografía de fauna silvestre constituye una herramienta fundamental en la obtención de registros de individuos de aves anilladas (banderillas con códigos únicos) para el estudio de especies de amplia distribución geográfica. El desarrollo tecnológico, junto con el incremento de iniciativas de ciencia ciudadana, han contribuido a enriquecer estos registros de manera exponencial. Esta línea de investigación busca optimizar el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de imágenes con sus metadatos asociados, así como facilitar la exploración e interpretación de datos mediante herramientas analíticas espacio-temporales. Se destacan como resultados preliminares el desarrollo de modelos basados en deep learning para la foto-identificación automatizado del Chorlo Doble Collar (Charadrius falklandicus), un ave playera que típicamente reproduce en las zonas costeras de Patagonia. En particular, se exponen dos modelos obtenidos que demuestran la viabilidad de este enfoque para realizar una clasificación dicotómica de imágenes de presencia/ausencia de la especie y la posterior detección de la banderilla, que permite arribar a la identificación del individuo. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 74-79 |
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La fotografía de fauna silvestre constituye una herramienta fundamental en la obtención de registros de individuos de aves anilladas (banderillas con códigos únicos) para el estudio de especies de amplia distribución geográfica. El desarrollo tecnológico, junto con el incremento de iniciativas de ciencia ciudadana, han contribuido a enriquecer estos registros de manera exponencial. Esta línea de investigación busca optimizar el procesamiento y el análisis de grandes volúmenes de imágenes con sus metadatos asociados, así como facilitar la exploración e interpretación de datos mediante herramientas analíticas espacio-temporales. Se destacan como resultados preliminares el desarrollo de modelos basados en deep learning para la foto-identificación automatizado del Chorlo Doble Collar (Charadrius falklandicus), un ave playera que típicamente reproduce en las zonas costeras de Patagonia. En particular, se exponen dos modelos obtenidos que demuestran la viabilidad de este enfoque para realizar una clasificación dicotómica de imágenes de presencia/ausencia de la especie y la posterior detección de la banderilla, que permite arribar a la identificación del individuo. |
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