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Identificación de aves de la Sabana de Bogotá

dc.contributorCalderón Bocanegra, Francisco
dc.creatorAlvarez Rengifo, Camila Alejandra
dc.creatorDiago Pérez, Francisco Andrés
dc.date2021-09-21T18:22:14Z
dc.date2021-09-21T18:22:14Z
dc.date2019
dc.date.accessioned2025-10-30T13:08:49Z
dc.date.available2025-10-30T13:08:49Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10554/57429
dc.identifierhttps://doi.org/10.60794/5j6f-rt69
dc.identifierinstname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifierrepourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/176008
dc.descriptionEste trabajo de grado se desarrolló con el fin de identificar a partir de imágenes el orden y familia taxonómico de las aves de mínimo 13 especies de 12 familias diferentes que habitan en la Sabana de Bogotá usando ANN de topología convolucional, por lo que se ha diseñado algoritmos en software para la implementación de dicha topología de ANN proporcionando experiencia en la implementación de arquitecturas de redes neuronales, escogiendo la que mejor identifique la familia taxonómica del ave. Una de las arquitecturas es YOLO (you only look once) [3], y la otra arquitectura que se desarrollara es MobileNet [4]. Cabe resaltar que en toda la investigación del estado del arte no se evidencio documentos o trabajos que usaran estas mismas topologías de redes neuronales para la identificación de aves, existen documentos como “MobileNets for Flower Classification using TensorFlow” que identifican flores, pero dado a las extensas características de un ave no se es fácil realizar una aplicación de reconocimiento de aves, lo cual nos hace uno de los pocos documentos calificados en el campo de IA.
dc.descriptionThis degree work was developed in order to identify from images the order and taxonomic family of birds of at least 13 species from 12 different families that inhabit the Savannah of Bogotá using ANN convolutional topology, so we have done a software for the implementation of that ANN topology providing experience in the implementation of neural network architectures, choosing the one that best identifies the taxonomic family of the bird. One of the architectures is YOLO (you only look eleven) [3], and the other architecture that was developed is MobileNet [4]. It should be noted that in all the research that we did, we did not find no documents or works that used these same neural network topologies for bird identification, there are documents such as "MobileNets for Flower Classification using TensorFlow" which identifies flowers, but given the extensive characteristics of a bird it is not easy to perform a bird recognition application, which makes us one of the few qualified documents in the Field of AI.
dc.descriptionIngeniero (a) Electrónico
dc.descriptionPregrado
dc.formatPDF
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana
dc.publisherIngeniería Electrónica
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectRed neuronal artificial
dc.subjectProcesamiento de imágenes
dc.subjectAprendizaje de maquina
dc.subjectVisión artificial
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectArtificial neural network
dc.subjectImage processing
dc.subjectMachine learning
dc.subjectArtificial vision
dc.subjectIngeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectAprendizaje de máquinas - Colombia
dc.subjectProcesamiento de imágenes
dc.subjectVisión artificial
dc.subjectRedes neuronales (Computadores)
dc.titleIdentificación de aves de la Sabana de Bogotá
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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