VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO Y VISIÓN POR COMPUTADORA PARA EL MONITOREO DE FAUNA (UNMANNED AERIAL VEHICLE AND COMPUTER VISION FOR FAUNA MONITORING)

Resumen

Resumen

El monitoreo de fauna amenazada requiere saber el estado de su población, para ello, se muestrea mediante diversas estrategias apoyadas de herramientas y metodologías que contribuyen a estimar el número de elementos de una determinada especie, estas técnicas suelen ser en algunos casos inexactas, imprecisas y difíciles de validar. La presente investigación establece un sistema para el monitoreo de fauna silvestre, mediante la captura de imágenes aéreas, obtenidas por un Vehículo Aéreo no Tripulado UAV (del inglés Unmanned Aerial Vehicle) y analizadas con técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo, para la detección y en su caso clasificación de la fauna detectada en áreas abiertas, apoyando a investigadores en la cuantificación de alguna especie. Se realizaron pruebas con el UAV, teniendo una respuesta favorable respecto a la altura y tiempo de vuelo. Las primeras fotografías se obtuvieron en un área con ganado bovino, con el objetivo de comenzar con la detección de objetos, las imágenes se analizaron mediante el algoritmo de Template Matching y utilizando los diferentes métodos con los que cuenta el algoritmo de la librería OpenCV, para este caso, se utilizó un candidato generado a partir de las imágenes capturadas por el UAV, obteniendo coincidencias de correlación.

Palabra(s) Clave: Comparación de patrones, Detección de Objetos, Monitoreo de Fauna, ORB.

Abstract

The monitoring of threatened fauna requires knowing the state of its population, for this purpose, it is sampled by means of diverse strategies supported by tools and methodologies that contribute to estimate the number of elements of a certain species, these techniques are usually in some cases inaccurate, imprecise and difficult to validate. The present investigation establishes a system for the monitoring of wild fauna, by means of the capture of aerial images, obtained by an Unmanned Aerial Vehicle UAV and analyzed with techniques of Computer Vision and deep learning, for the detection and in its case classification of the fauna detected in open areas, supporting researchers in the quantification of some species. Tests were performed with the UAV, having a favorable response regarding the height and time of flight. The first photographs were obtained in an area with cattle, with the objective of starting with the detection of objects, the images were analyzed by means of the Template Matching algorithm and using the different methods with which the OpenCV library algorithm counts, for this case, a candidate generated from the images captured by the UAV was used, obtaining correlation matches.

Keywords: Fauna monitoring, Object detection, ORB, Template matching.