RT Generic
T1 Sistema de seguimiento y análisis de comportamiento de hormigas mediante técnicas de visión por computador
T2 Tracking and behavior analysis of ants using computer vision techniques
A1 Requena García, Alejandro
K1 Visión por ordenador
K1 Redes neuronales (Neurobiología)
K1 Hormigas - Argentina
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado
AB Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de seguimiento y análisis delcomportamiento de las hormigas cortadoras de hojas (HCH) utilizando técnicas deVisión por Computador. Las HCH son una especie invasora que puede causar daños significativos en cultivos y campos. Las técnicas tradicionales de seguimientoson costosas y subjetivas, lo que ha impulsado el uso de Visión por Computadorpara obtener un seguimiento automático y objetivo.En concreto, se emplean Redes Neuronales Convolucionales (del inglés Convolutional Neural Networks, CNNs) para la detección de hormigas y para el seguimiento individual. El sistema propuesto permite el registro continuo y objetivo dela posición y movimiento de las hormigas, proporcionando información valiosasobre su comportamiento.El proyecto es una colaboración con la Universidad de Entrerrios en Argentina. Se busca reducir el coste computacional, mejorar la precisión en el conteo dehormigas con cargas y desarrollar un sistema adaptable a diferentes entornos.En la presente investigación, se ha desarrollado un método integral para la detección, seguimiento y clasificación de hormigas en variados contextos ambientales. Mediante la aplicación del algoritmo YOLOv8, se consiguió una detecciónaltamente precisa de hormigas en distintos entornos, desde hábitats naturales hasta ambientes de laboratorio controlados. En el seguimiento de múltiples objetosen secuencias de vídeo, BoT-SORT demostró ser eficaz al conservar los identificadores consistentemente a través de las sucesivas imágenes. Además, se introdujoun modelo de clasificación que distingue eficazmente entre hormigas cargadas yno cargadas. Es importante subrayar que los resultados alcanzados en este estudio superan, en términos de precisión y latencia, los obtenidos en investigacionesprevias dentro del mismo campo de estudio.
YR 2024
FD 2024
LK https://hdl.handle.net/10630/30427
UL https://hdl.handle.net/10630/30427
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 20 ene 2026