RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis T1 Análisis del uso de algoritmos de Deep Learning en un Sistema acústico de detección de larvas de insectos xilófagos A1 García García, Alberto A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación K1 Detección de insectos xilófagos K1 Array acústico K1 Sensores MEMS AB Este Trabajo Fin de Grado se centra en la investigación sobre la detección de insectosxilófagos mediante técnicas acústicas, un área ampliamente estudiada pero con ciertas limitaciones que este trabajo busca reducir. Para ello, se han utilizado imágenes acústicascapturadas por un array de micrófonos MEMS, a partir de las cuales se estima la localización de larvas basándose en la energía de la emisión acústica producida por su actividadvital, principalmente su alimentación a base de madera.Se cuenta con una base de datos de 148,000 señales capturadas a partir de seis larvas deHylotrupes bajulus, colocadas en cuatro vigas de madera diferentes a una distancia de 60centímetros del array acústico, dentro de una cámara anecoica. Para validar las deteccionesrealizadas, se han desarrollado varios algoritmos de aprendizaje profundo con el objetivode reducir las detecciones de falsos positivos, que actualmente se producen debido a laenergía radiada por zonas de la madera distintas al lugar donde se originó la emisiónacústica, resultando en una localización errónea.Se obtuvieron resultados prometedores, con una precisión del 98.8 % en el mejor modeloy un valor de área bajo la curva ROC de 0.998. El problema de clasificación se centraen discriminar entre las detecciones capturadas que provienen directamente del lugar deorigen de la emisión acústica y aquellas que han atravesado la madera y han sido radiadasa través de otra zona, como un nudo. YR 2024 FD 2024 LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71280 UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71280 LA spa NO Departamento de Ciencias de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica, Expresión Gráfica en la Ingeniería, Ingeniería Cartográfica, Geodesia y Fotogrametría, Ingeniería Mecánica e Ingeniería de los Procesos de Fabricación DS UVaDOC RD 24-nov-2024