Revista: | Ingeniería y Desarrollo |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000447828 |
ISSN: | 0122-3461 |
Autores: | Rojas Miñan, Michelle Stephanie1 Rodríguez Dávila, Juan Jhair1 Portillo, Lenis Rossi1 |
Instituciones: | 1Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Lima. Perú |
Año: | 2021 |
Periodo: | Ene-Jun |
Volumen: | 39 |
Número: | 1 |
Paginación: | 105-122 |
País: | Colombia |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | La población de canes callejeros aumenta cada año, por ello se han implementa-do tecnologías, protocolos y proyectos legislativos en los países para frenarlo. El objetivo de la presente investigación es hacer uso del reconocimiento de imágenes aplicando AutoML para optimizar la identificación de canes callejeros que se encuentran en estado de pérdida. La metodología implementada consta de 4 fases: planteamiento de las preguntas de investigación, generación del modelo usando aprendizaje automático, desarrollo del aplicativo móvil donde se integró el modelo generado y, validación de la propuesta con 2 casos de estudio. De los resultados en la validación, se obtuvo que nuestra propuesta logró optimizar el tiempo y precisión en la identificación de canes perdidos en un 45% en comparación con otras plataformas web |
Resumen en inglés | The population of stray dogs increases every year, which is why technologies, protocols, and legislative projects have been implemented in different countries to stop it. The objective of this research is to make use of image recognition (machine learning) to optimize the identification of stray dogs that are in a state of loss. The implemented methodology consists of 4 phases: approach to the research questions, generation of the model via machine learning, development of the mobile application where the generated model was integrated, and validation of the proposal with 2 case studies. From the results of the validation, it was found that our proposal managed to optimize the time and precision in the identification of lost dogs by 45%, compared to other web platforms |
Disciplinas: | Ciencias de la computación |
Palabras clave: | Procesamiento de datos, Visión por computadora, Reconocimiento de imágenes, Aprendizaje de máquinas, Perros callejeros |
Keyword: | Data processing, Computer vision, Image recognition, Machine learning, Street dogs |
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