Diseño e implementación de cámara trampa con sistema de posicionamiento y catalogación de imágenes con visión artificial

Este proyecto consiste en la elaboración de una cámara trampa con un campo de detección y de visión ampliados, haciendo uso de un arreglo de 4 sensores de movimiento PIR y un sistema de posicionamiento integrado por un motor paso a paso, respectivamente. El equipo es capaz de detectar movimiento,...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Franco, Andrian
Otros Autores: Cabral, Alejandro, Ing.
Formato: Tesis de grado acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Arduino nano
Batería solar
Motor de Pasos
Raspberry Pi
Sensores PIR
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/8159
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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spelling I68-R174-20.500.12272-81592023-06-27T19:42:27Z Diseño e implementación de cámara trampa con sistema de posicionamiento y catalogación de imágenes con visión artificial Franco, Andrian Cabral, Alejandro, Ing. Arduino nano Batería solar Motor de Pasos Raspberry Pi Sensores PIR Este proyecto consiste en la elaboración de una cámara trampa con un campo de detección y de visión ampliados, haciendo uso de un arreglo de 4 sensores de movimiento PIR y un sistema de posicionamiento integrado por un motor paso a paso, respectivamente. El equipo es capaz de detectar movimiento, tomar imágenes y videos en escenas diurnas y nocturnas y puede ser accedido de manera remota para su configuración y control a través de la interfaz gráfica desarrollada. También se codificó un script de Python que hace uso de los modelos preentrenados de visión artificial VGG-16 y VGG-19, para la catalogación de imágenes de animales según las siguientes especies: carpincho, ciervo, gato montés, oveja, puma y vaca. El sistema integra una computadora Raspberry Pi 3A+ para la ejecución de la interfaz gráfica, detección del movimiento, posicionado del equipo y control de la cámara, programada en Python utilizando el toolkits PyQT5 para el diseño de la Interfaz y un Arduino Nano para el sensado y control de la alimentación, la iluminación y la temperatura. El módulo de cámara utilizado es el Noir Camera V2.1 de Raspberry Pi y la iluminación nocturna consiste en un arreglo serie de ocho leds infrarrojos de 3W a 850nm. Se obtuvo finalmente una cámara trampa capaz de detectar movimiento en 4 regiones de detección, dispuestas en 360°. Con alcances de 15 metros para la detección de movimiento y 10 metros para la iluminación nocturna. Por otra parte, los modelos de visión artificial generados obtuvieron una precisión de 94,25% (VGG-19) y 90,80% (VGG-16) en escenas diurnas. Franco, Andrian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Paraná. Dpto. Ing. Electrónica; Argentina 2023-06-27T19:42:27Z 2023-06-27T19:42:27Z 2023-06-13 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis acceptedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12272/8159 -doi spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Franco, Adrián Creative Commons / Atribución- No comercial plain
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description Este proyecto consiste en la elaboración de una cámara trampa con un campo de detección y de visión ampliados, haciendo uso de un arreglo de 4 sensores de movimiento PIR y un sistema de posicionamiento integrado por un motor paso a paso, respectivamente. El equipo es capaz de detectar movimiento, tomar imágenes y videos en escenas diurnas y nocturnas y puede ser accedido de manera remota para su configuración y control a través de la interfaz gráfica desarrollada. También se codificó un script de Python que hace uso de los modelos preentrenados de visión artificial VGG-16 y VGG-19, para la catalogación de imágenes de animales según las siguientes especies: carpincho, ciervo, gato montés, oveja, puma y vaca. El sistema integra una computadora Raspberry Pi 3A+ para la ejecución de la interfaz gráfica, detección del movimiento, posicionado del equipo y control de la cámara, programada en Python utilizando el toolkits PyQT5 para el diseño de la Interfaz y un Arduino Nano para el sensado y control de la alimentación, la iluminación y la temperatura. El módulo de cámara utilizado es el Noir Camera V2.1 de Raspberry Pi y la iluminación nocturna consiste en un arreglo serie de ocho leds infrarrojos de 3W a 850nm. Se obtuvo finalmente una cámara trampa capaz de detectar movimiento en 4 regiones de detección, dispuestas en 360°. Con alcances de 15 metros para la detección de movimiento y 10 metros para la iluminación nocturna. Por otra parte, los modelos de visión artificial generados obtuvieron una precisión de 94,25% (VGG-19) y 90,80% (VGG-16) en escenas diurnas.
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