Reconocimiento de tipos de serpientes en Panamá por medio de visión artificial

• Santamaria, Kevin ^[1] ; Sole, Marcos ^[1] ; Rodríguez, Kexy ^[1]
  1. [1] Universidad Tecnológica de Panamá

     Universidad Tecnológica de Panamá

     Panamá

     
• Localización: Revista de Iniciación Científica: RIC, ISSN-e 2413-6786, ISSN 2412-0464, Vol. 8, Nº. 1, 2022 (Ejemplar dedicado a: Revista de Iniciación Científica), págs. 65-70
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identification of snake species through artificial vision in Panama
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• Resumen
  • español

    Este proyecto fue elaborado con el objetivo de lograr implementar un aplicativo que pudiera identificar los tipos de serpientes localizados tanto en sitios urbanos como rurales, brindando un detalle sobre su nivel de peligrosidad como su beneficio hacia el ecosistema, también si estos se encuentran en peligro de extinción. De esta manera permitir que los individuos puedan contactar a una organización sobre protección ambiental y preservar la especie. En casos de ataques poder brindar información a los centros de salud para aplicar el debido antídoto. En este artículo se presenta el desarrollo del prototipo en una forma metodológica el cual se hizo una revisión bibliográfica y de proyectos relacionados para diseñar una propuesta conceptual. Para el desarrollo de este prototipo se utilizaron librerías de visión artificial la cual mediante imágenes guardadas en una red neuronal se identificaron las serpientes venenosas o no. Además, se realizaron pruebas para validar el algoritmo de visión artificial que identifica los tipos de serpientes.

  • English

    This project was developed with the objective of implementing an application that could identify the types of snakes located in both urban and rural sites, providing details on their level of danger as well as their benefit to the ecosystem, also if they are in danger of extinction. This article presents the development of the prototype in a methodological way, in which a bibliographic review and related projects were made to design a conceptual proposal. For the development of this prototype, artificial vision libraries were used which, through images stored in a neural network, venomous or nonvenomous snakes were identified. In addition, tests were conducted to validate the computer vision algorithm that identifies the types of snakes.