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Especificación de patrones para el reconocimiento automático de vicuñas mediante técnicas de machine learning

CÓDIGO DE PROYECTO #376-2019
Información General
Numero de Subvención
376-2019
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
El monitoreo de la dinámica de poblaciones es crucial para su gestión. Métodos de monitoreo son distintos respecto a su costo y fiabilidad. La automatización del monitoreo obtiene data de poblaciones con frecuencia y confiabilidad. Las poblaciones de vicuñas se han recuperado hasta 200,000 individuos aproximadamente. Sin embargo, no refleja lo esperado respecto a su tasa de crecimiento. Se requiere vigilancia frecuente y a escala temporal-espacial. El manejo de la especie lo realizan comunidades campesinas que cosechan su fibra y son responsables junto al Estado de su monitoreo poblacional, este proceso tiene dificultades presupuestales, sesgos y ocurre cada 10-20 años. En otras áreas del mundo, se ha implementado el recuento automatizado de especies de aves y mamíferos terrestres usando imágenes tomadas desde vehículos aéreos no tripulados (VANT) en ecosistemas variados. Existen una amplia gama de métodos de identificación y recuento de objetos en imágenes. El objetivo será desarrollar un algoritmo de recuento de vicuñas en conjuntos de imágenes obtenidas en condiciones naturales de pastoreo usando la técnica de machine learning. El proyecto abarcará Huancavelica y Ayacucho. Se realizarán caracterizaciones del hábitat de vicuñas y se registrará data meteorológica. Gradualmente y usando un dron dotado de una cámara de alta definición se realizarán vuelos seguros y normalizados. Se registrarán conjuntos de imágenes de vicuñas en su ambiente natural y con mínima perturbación. Conjuntos de imágenes serán ortorectificadas. Usando metodologías de machine learning se obtendrán algoritmos capaces de detectar imágenes de vicuñas en conjuntos de imágenes. Se determinará el mejor modelo matemático y se realizarán conteos automáticos de vicuñas. Otras pruebas consistirán en discriminar vicuñas otras especies u objetos. Se facilitará el monitoreo y superaremos dificultades presupuestales y técnicas. Conforme mejore el proceso de detección, proveeremos a comunidades y al Estado tecnología para realizar monitoreos de poblaciones de vicuñas y más adelante se realizarán estimaciones adecuadas del crecimiento poblacional a escala local, regional y nacional y durante series de tiempo. Aseguraremos que las comunidades continúen usufructuando la especie pero con tecnología para el monitoreo de la dinámica de las poblaciones de vicuñas.
Objetivo General
Desarrollar un algoritmo para el reconocimiento automático de imágenes de vicuñas mediante la técnica de machine learning.
Palabras Clave
CONCYTEC, FONDECYT, MACHINE LEARNING, Vicuña, PROCESAMIENTO DE IMAGENES
Tipo de intervención
Intervención
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Convenio
PROCIENCIA
Entidad ejecutora
Dependencia / Unidad
Región
APURIMAC
Tipo de organización
UNIVERSIDAD
País
PERÚ
Entidades Asociadas
Página 1 de 1 · Total: 2
Filas:
DEPENDENCIA:
PAÍS: PERÚ
REGIÓN: APURIMAC
DEPENDENCIA:
PAÍS: PERÚ
REGIÓN: HUANCAVELICA
Datos actualizados al 31/12/2024
Equipo Técnico
Página 1 de 1 · Total: 5
Filas:
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
CIENCIAS NATURALES / COMPUTACIÓN Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN
País ejecución
PERÚ
Región ejecución
APURIMAC
Periodo de Ejecución
17/12/2019 al 16/01/2022
Disciplina OCDE
CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Monto total
Monto total
S/ 78,377.00
Publicaciones

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Propiedad Intelectual

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Tesis
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Filas:
Presentaciones Orales

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Pasantías

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