Atribución-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-ND 2.5 CO)Barrero Pérez, Jaime GuillermoFajardo Ariza, Carlos AugustoAngarita Camacho, Sergio AndrésAraque Guerrero, Andrés FelipeMurcia Galan, Jhonathan Alexander2024-05-232024-05-232024-05-162024-05-16https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/42580En 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.application/pdfenginfo:eu-repo/semantics/openAccessVigilancia aéreaabigeatodronbase de datosganadoYoloV8Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.codronedatabaselivestockYoloV8Aerial surveillancecattle rustlinghttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)