RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Inteligencia artificial aplicada a la monitorización y control de fauna
A1 Álvarez Urueña, Jaime
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Aprendizaje automático
K1 Inteligencia artificial
K1 Aves
AB La energía eólica es una de las fuentes de energía renovables y limpias que más se están usando en la actualidad para luchar contra el cambio climático, la reducción de gases de efecto invernadero y conseguir la autonomía energética de los distintos países. No obstante, los parques eólicos constituyen un gran peligro para las aves autóctonas, pues corren el riesgo de chocar contra los molinos, así como la pérdida de su hábitat y el desplazamiento del mismo. Es por ello que es necesario poder identificar y clasificar las aves existentes en un espacio geográfico para cuantificar el riesgo que corren en caso de crear un parque eólico en esa localización. Para ello, se han creado una serie de modelos de inteligencia artificial para poder identificar y clasificar las aves mediante sus imágenes y los sonidos que emiten. En este Trabajo de Fin de Grado se han desarrollado 3 algoritmos: uno mediante visión artificial con un modelo de aprendizaje automático supervisado para poder segmentar las aves en una imagen. El segundo algoritmo usa modelos (supervisados) para clasificar las imágenes de las aves detectadas, y el último, también supervisado, se encarga de clasificar las aves según el sonido que emiten.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71326
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71326
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 24-nov-2024