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Tipo de material: bachelorThesis
Título : Extending automatic animal classification in wildlife environments for native species in the Amazon
Autor : Zurita Mena, María José
Director de Tesis : Pérez, Noel, director
Descriptores : Redes neuronales (Computadores) - Investigaciones - Tesis y disertaciones académicas
Conservación de la vida silvestre - Aparatos e instrumentos.
Palabras clave : Ciencias
Computación
YOLOv5
Faster R-CNN
Deep learning
Conservación
Cámaras trampa
Fecha de publicación : 2022
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022
Páginas : 40 h.
Acceso: openAccess
CC0 1.0 Universal
Resumen : El análisis de las imágenes de las cámaras trampa, aunque fundamental para la conservación de los hábitats y las especies, suele ser una tarea manual, larga y costosa. Para el proyecto de cámaras trampa de la Estación de Biodiversidad Tiputini (TBS), la automatización de este proceso permitiría una investigación a gran escala de las especies de este foco de biodiversidad...
Descripción : Camera trap images analysis, although critical for habitat and species conservation, is often a manual, time-consuming and expensive task. For the Ecuadorian Tiputini Biodiversity Station's (TBS) camera trap project, the automatization of this process would allow a large-scale research on biodiversity hotspot species...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/11752
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación

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