Ingeniería Electrónica
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Item Metadata only Detección y conteo de bayas en cultivo de uva de mesa Thompson Seedless mediante procesamiento digital de imágenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-24) Perez Gutierrez, Angel de Jesus; Flores Espinoza, Donato AndrésActualmente en nuestro país, los productores de cultivo de uva de mesa tienen un acceso limitado de información sobre la cantidad de la cosecha en su campo. El proceso de conteo de uvas de mesa se realiza manualmente en la cosecha, cada temporada, para poder estimar la cantidad de embalaje necesario. Este procedimiento puede variar de año en año y puede demandar de varias semanas para zonas con grandes cantidades de hectáreas de cultivo de uva de mesa. Mientras que el enfoque podría funcionar bien para los campos de tamaño pequeño, se vuelve intratable económicamente para los campos más grandes debido a la naturaleza dependiente de trabajo de la obra. En esta tesis se empleará técnicas de procesamiento digital de imágenes para mejorar la precisión del conteo de uva de mesa en el campo y reducir abruptamente el tiempo de cosecha y pérdidas económicas del exceso de embalaje. En el primer capítulo se hace referencia al estado de la investigación con respecto al cultivo de uva de mesa en nuestro país y en el extranjero, así como la declaración de la problemática y objetivos planteados. El segundo capítulo se describe el estado del arte, la matemática empleada para la programación de dos métodos que se utilizan para el conteo de bayas con su respectivo análisis comparativo. En el tercer capítulo se desarrolla dos algoritmos que permita contar las bayas en el cultivo de uva de mesa Thompson Seedless, tomando muestras de bayas de diferentes tamaños. Finalmente, en el capítulo 4 se desarrolla el análisis correspondiente y las conclusiones comparando resultados.Item Metadata only Segmentación semántica de escenas urbanas de la provincia de Huamanga(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-10) Pasapera Huaman, Lui Gustavo; Flores Espinoza, Donato AndrésLa presente tesis se enfoca en la identificación y clasificación de objetos en escenas urbanas de la provincia de Huamanga, explorando un entorno diferente al de las ciudades desarrolladas y otras bases de datos existentes. Se estudiarán las escenas urbanas de Huamanga para segmentar imágenes en 7 clases de datos: personas, vehículos, motociclistas, edificios, veredas, pistas y otros, que incluyen detalles de cielo y cables de energía eléctrica. El enfoque principal de la tesis estará centrado en la visión por computadora, específicamente en la segmentación semántica para la clasificación de objetos. Para ello, se emplearán arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenadas adaptadas a Deeplabv3+, y se utilizarán imágenes de la provincia de Huamanga como base de datos local. La investigación se inicia con un análisis del estado del arte, destacando la importancia de la clasificación de objetos en escenas urbanas y los beneficios del aprendizaje profundo en comparación con métodos tradicionales. Se enfatiza la necesidad de utilizar bases de datos locales sobre las existentes, así como la base teórica para la clasificación de imágenes locales utilizando Deeplabv3+ y redes de aprendizaje profundo mediante la transferencia de aprendizaje. Posteriormente, se describe el diseño, la recopilación y el enfoque de la base de datos locales en comparación con conjuntos de datos como Imagenet y CityScapes, utilizando la arquitectura Deeplabv3+ junto con redes de aprendizaje profundo en los datos locales. Finalmente, se presentan los resultados basados en el incremento del número de datos, analizando la precisión, el Índice de Jaccard (IoU) y el mBFScore tanto a nivel global como por clase, junto con un análisis comparativo con la base de datos Cityscapes. Se proporcionan tablas sumarias que verifican los resultados de cada red de aprendizaje profundo y se propone hardware para dispositivos capaces de ejecutar tareas de segmentación semántica.Item Metadata only Diseño e implementación de un algoritmo para el registro de imágenes aéreas ortorectificadas aplicado en la supervisión agrícola(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-07-08) Meza Zurita, Fernando Javier; Flores Espinoza, Donato AndrésLa presente tesis muestra el diseño e implementación de un sistema de registro de imágenes aéreas orientado a la agricultura de precisión. Este sistema cuenta con la particularidad que las imágenes pasarán por un pre procesamiento de corrección geométrica para mejorar la calidad del registro. Este sistema permitirá la generación de panoramas globales de los campos de cultivo con la finalidad de obtener información correctamente localizada del campo analizado. El documento está dividido en 4 capítulos y su estructura es de la siguiente manera: En el capítulo 1, se analiza la problemática de la agricultura de precisión y el sensado remoto, así como también se expone la aplicación y la problemática del uso de aeromodelos e imágenes aéreas en la agricultura de precisión. En el capítulo 2, se exponen los temas de registro y ortorectificación de imágenes como solución cuando se trabaja con imágenes aéreas orientado a la agricultura de precisión En el capítulo 3, se explican los objetivos de este proyecto y se desarrolla detalladamente el sistema diseñado. Se definen las características particulares del vuelo para la obtención de las imágenes aéreas, a partir de estas características se realiza la selección de algoritmos y se desarrolla el modelo propuesto y una explicación detallada de los pasos y algoritmos usados en este proceso. Finalmente, en el capítulo 4, se muestra la evaluación del sistema propuesto, el cual estará dividido en dos partes, en una primera instancia se evaluará únicamente la generación de mosaicos a partir de un banco de imágenes que se tendrá de referencia y posteriormente se evaluará todo el sistema completo utilizando imágenes aéreas reales adquiridas en la PUCPItem Metadata only Rectificación geométrica de imágenes mediante el empleo de transformaciones proyectivas y un sistema de medición inercial(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-06-27) Tupac Yupanqui Fernández, Roberto Heinz; Flores Espinoza, Donato AndrésCuando se adquieren imágenes aéreas, estas están propensas a tener una distorsión, el cual puede deberse a motivos como a la inclinación de la cámara al momento de adquirir la imagen, el relieve del terreno, etc. Estas distorsiones son corregidas por la ortorectificación. Cuando el relieve del terreno es bastante acentuada, como el caso de ciudades, se necesitan modelos de elevación digital para poder realizar una correcta rectificación de la imagen. La presente tesis está orientada a la rectificación de imágenes obtenidas de campos agrícolas, los cuales presentan un relieve plano, por lo que los modelos de elevación digital no son necesarios para realizar una correcta rectificación. En la adquisición de imágenes la cámara estará alineada en sus 3 ejes de rotación con una unidad de medición inercial, un sistema electrónico que incorpora acelerómetros y giroscopios, los que permiten medir la posición y la orientación. De este sistema se obtendrán los ángulos de rotación de la cámara. El algoritmo a diseñarse consiste en obtener una relación entre la imagen adquirida y la posición de la cámara al adquirir la imagen, de esa relación se obtiene una matriz de transformación, a la imagen obtenida se le aplica una transformación de proyección, empleando la matriz obtenida y por último se obtiene la imagen rectificada. En la verificación de los resultados se hará uso del algoritmo SURF, con la cual se obtendrán puntos de interés de una imagen de referencia y de la imagen rectificada, luego se procederá a hacer una comparación entre la distancia euclidiana de los puntos característicos de cada imagen, para finalmente realizar una evaluación de la relación geométrica entre ambas comparaciones. La efectividad del algoritmo estará determinada por el grado de dispersión de las comparaciones realizadas.Item Metadata only Diseño de un programa de ortorectificación y georeferenciación de imágenes aéreas aplicadas a campos de caña de azúcar(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-06-03) López de Paz, Gary Javier; Flores Espinoza, Donato AndrésEste documento presenta el diseño de un programa de ortorectificación y georeferenciación de imágenes orientado a la Agricultura de Precisión en la producción de caña de azúcar. La obtención de una imagen ortorectificada y georeferenciada permitirá realizar de manera rápida y eficiente la formación de mosaicos de imágenes, además ser procesada en un software GIS que brinde información útil con respecto a información de los terrenos agrícolas. El documento está dividido de la siguiente manera: El Capitulo 1 analiza la situación agrícola con respecto al proceso de producción de caña de azúcar, las propiedades que se pueden obtener, por medio de imágenes, de los cultivos de caña de azúcar y su análisis basado en indicadores. Finalmente se establece el marco problemático que se presenta al adquirir imágenes aéreas. El Capitulo 2 presenta una introducción a la Agricultura de Precisión y las diversas técnicas que se realizan para el proceso de ortorectificación de imágenes aéreas, así como los algoritmos correspondientes. El Capitulo 3 contiene los objetivos de la tesis, el diseño del programa de ortorectificación y georeferenciación, y una breve introducción de la interfaz de usuario que se tendrá. Finalmente analiza las alternativas de diseño y se elije la más eficiente con las herramientas a disposición. El Capitulo 4 muestra y analiza los resultados del programa, para ello se presenta un conjunto de imágenes, con diferentes características, que serán corregidas geométricamente con respecto a una imagen satelital. La verificación de los resultados se realiza en un software GIS GRASS.Item Metadata only Diseño de sistema de cálculo de tiempo de exposición aplicado a un sistema de adquisición de imágenes multiespectrales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-05-14) Baca Berrío, Warren; Flores Espinoza, Donato AndrésLa agricultura de precisión se beneficia del uso de tecnologías de información para aumentar la productividad de los cultivos y aminorar los problemas como plagas o mal uso de recursos. Dentro de estas tecnologías se encuentra el sensado remoto, que valiéndose del uso de imágenes tomadas a gran altura, permite diagnosticar el estado de una cosecha, realizar un seguimiento técnico del cultivo así como también prevenir diversos inconvenientes. La presente tesis está enmarcada en el uso de la tecnología de sensado remoto y parte de estudios previos en los que se utilizaron imágenes multiespectrales aéreas para el análisis de diversos cultivos. Esto se dio en el marco del proyecto “Agricultura de Precisión para la Producción de Cultivos de Seguridad Alimentaria y de Agro Exportación” patrocinado por el Centro Internacional de la Papa (CIP) y el Fondo Nacional de Ciencia y Tecnología. (FINCYT). En el proyecto mencionado se utilizó un par de cámaras adaptadas para la captación de imágenes en los espectros rojo e infrarrojo cercano, las cuales iban instaladas dentro de un aeromodelo que efectuaba el recorrido sobre el cultivo o plantación.Se encontró que las imágenes adquiridas tenían gran cantidad de pixeles oscuros o saturados, identificando la causa como la falta de control sobre el tiempo de exposición que utilizaban las cámaras a bordo. Este estudio presenta el desarrollo de un controlador para el tiempo de exposición de dichas cámaras haciendo uso de lógica difusa para su modelado y programación. El primer capítulo enmarca la necesidad de contar con recursos descriptivos de plantaciones aprovechando tecnología de bajo costo frente a las opciones del mercado. El segundo capítulo, describe distintas formas de adaptación de parámetros en cámaras digitales y aborda el diseño en lógica difusa como alternativa a estos métodos. El tercer capítulo, describe el diseño del controlador y los programas encargados de realizar tanto la modificación del tiempo de exposición, como la muestra de información hacia los usuarios finales. Finalmente el cuarto capítulo muestra las conclusiones y plantea recomendaciones para futuros proyectos basados en este estudio.