Implementación de Drones en la Ganadería de Precisión para el Conteo y Seguimiento de Animales

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dc.contributor.advisorBarrero Pérez, Jaime Guillermo
dc.contributor.advisorFajardo Ariza, Carlos Augusto
dc.contributor.authorAngarita Camacho, Sergio Andrés
dc.contributor.authorAraque Guerrero, Andrés Felipe
dc.contributor.authorMurcia Galan, Jhonathan Alexander
dc.contributor.evaluatorAcevedo Picón, Alfredo Rafael
dc.contributor.evaluatorCorzo Ruiz, Carlos Lizardo
dc.date.accessioned2024-05-23T12:21:00Z
dc.date.available2024-05-23T12:21:00Z
dc.date.created2024-05-16
dc.date.issued2024-05-16
dc.description.abstractEn Colombia, la ganadería representa una fuente importante de ingresos, contribuyendo con el 27% del Producto Interno Bruto agrícola. Sin embargo, esta actividad enfrenta varios desafíos para asegurar su adecuado desarrollo, como el robo de ganado, conocido como abigeato. Este problema es el que buscamos abordar con este proyecto, el cual propone un sistema de conteo y monitoreo mediante la vigilancia aérea del ganado. Dichos resultados se logran utilizando imágenes capturadas por un dron y procesadas por un algoritmo de inteligencia artificial (IA). Un aspecto destacado del proyecto es el establecimiento de una base de datos, recopilando 1546 imágenes aéreas de ganado en 4 localidades de Santander y Boyacá, Colombia. Después de un riguroso etiquetado de las imágenes, procedimos a entrenar el modelo YoloV8m. Con la implementación de este modelo, logramos una exactitud del 95.1%, una precisión del 96.1%, una sensibilidad del 98.9% y una métrica F1 de 97.47%. Estos resultados validan la capacidad del modelo para detectar vacas.
dc.description.abstractenglishIn Colombia, livestock farming represents an important source of income, contributing 27% to Gross agricultural Domestic Product. However, this activity faces various challenges to ensure its proper development, such as cattle theft, known as rustling. This problem is what we seek to address with this project, which proposes a counting and monitoring system through aerial surveillance of livestock. Such results are achieved using images captured by a drone and further processed by an artificial intelligence (AI) algorithm. Remarkably, a key aspect of the project is the establishment of a database, collecting 1546 aerial images of livestock in 4 locations in Santander and Boyaca, Colombia. After rigorous labeling of the images, ́ we proceeded to train the YoloV8m model. With the implementation of this model, we achieved an accuracy of 95.1%, precision of 96.1%, a sensitivity of 98.9%, and F1 metric of 97.47%. These results validate the model’s ability to detect cows.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/42580
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectVigilancia aérea
dc.subjectabigeato
dc.subjectdron
dc.subjectbase de datos
dc.subjectganado
dc.subjectYoloV8
dc.subject.keyworddrone
dc.subject.keyworddatabase
dc.subject.keywordlivestock
dc.subject.keywordYoloV8
dc.subject.keywordAerial surveillance
dc.subject.keywordcattle rustling
dc.titleImplementación de Drones en la Ganadería de Precisión para el Conteo y Seguimiento de Animales
dc.title.englishImplementation of Drones in Precision Livestock Farming for Animal Counting and Tracking
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Electrónica