1. Repositorio Digital USFQ
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBenítez, Diego, director-
dc.contributor.authorUlloa Sotomayor, Gabriela Salomé-
dc.contributor.authorVásconez Pérez, Vicente Antonio-
dc.date.accessioned2020-11-26T20:58:45Z-
dc.date.available2020-11-26T20:58:45Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Electrónico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2020es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/9242-
dc.descriptionOver the years the illegal catch of sharks in the Pacific Ocean has drastically increased, to the point where the Scalloped Hammerhead Shark has become an endangered species. The monitoring of these for this endangered species is a very difficult procedure due to the fact that most of the methods used for this process are invasive. Given this circumstances marine biologists have chosen as solution the use of underwater cameras to make this analysis directly from videos, but this is still a slow and expensive process...es_ES
dc.description.abstractA lo largo de los años, la captura ilegal de tiburones en el Océano Pacífico ha aumentado drásticamente, hasta el punto en que el tiburón martillo se ha convertido en una especie en peligro de extinción. El monitoreo para esta especie es un procedimiento bastante complicado debido a que la mayoría de los métodos utilizados para este proceso son invasivos. Dadas estas circunstancias, los biólogos marinos optaron como solución usar cámaras subacuáticas para hacer este análisis directamente de los videos, pero este sigue siendo un proceso lento y costoso...es_ES
dc.format.extent29 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectBiosensores -- Investigaciones -- Tesis y disertaciones académicas.es_ES
dc.subjectTiburones.es_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherFisiologíaes_ES
dc.titleHammerhead shark detection using regions with convolutional neural networks (faster R-CNN)es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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