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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8811| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Shark Tracking Using Deep Learning |
| Autor : | Peña Solis, Alvaro Francisco |
| Director de Tesis : | Pérez, Noel, director |
| Descriptores : | Programas para computador -- Aprendizaje profundo -- Tesis y disertaciones académicas.;Redes neuronales (Computadores);Tiburones. |
| Fecha de publicación : | 2020 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero de Sistemas ), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020 |
| Páginas : | 34 h. |
| Acceso: | openAccess |
| Resumen : | El tiburón martillo festoneado (Sphyrna lewini) fue clasificado recientemente como una especie en peligro crítico en la lista roja de la UICN. A pesar de las disminuciones mundiales, hay una falta de información sobre la situación de esta especie en el Pacífico oriental tropical, en parte debido a la falta de una vigilancia independiente de las pesquerías. El uso de material de vídeo puede ser una herramienta valiosa para desarrollar indicadores estandarizados, pero el análisis de las imágenes puede ser muy laborioso... |
| Descripción : | Scalloped hammerhead sharks (Sphyrna lewini) were recently classed as Critically Endangered on the IUCN Red List. Despite global declines, there is a lack of information on the status of this species in the Eastern Tropical Pacific, partly due to inconsistent fisheries-independent monitoring. The use of video footage can be a valuable tool to develop standardized indicators, yet analysis of footage can be highly laborious. In this study, we propose a new automated method based on deep convolutional neural networks to detect and track endangered hammerhead sharks in video sequences... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8811 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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