Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Segmentación de cultivos de uva de mesa a partir de imágenes aéreas y satelitales usando algoritmos de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-29) Villarroel Segovia, Jamir Enrique; Flores Espinoza, Donato AndrésLa teledetección ha ayudado a mejorar la gestión y el riego de los cultivos en los últimos años. A través de esta técnica, se ha logrado identificar aquellos cultivos de interés y extraer información de estos para el diagnóstico de enfermedades, la predicción de rendimiento de lotes de cultivos, el mapeo de cultivos y en la planificación de actividades de exportación. La uva es uno de los productos de agroexportación más importantes de Perú, generando grandes ingresos y aumentando anualmente. Si bien, la identificación de cultivos empezó a realizarse a partir de encuestas agrarias, luego se desarrolló técnicas basadas en algoritmos de aprendizaje automático tales como Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN) para identificar diversos tipos de cultivos, entre ellos la uva, a nivel mundial. Estas técnicas presentaban buenos resultados; no obstante, el uso de algoritmos de aprendizaje profundo basados en segmentación semántica se popularizó por obtener mejores resultados que los anteriores y se comenzaron a emplear en los últimos años para la identificación de muchos cultivos. En esta tesis, se planteó identificar de forma automatizada los cultivos de uva de mesa. Para ello, se realizó la comparación de las arquitecturas U-Net, SegNet y DeepLabV3+ que realizan técnicas de segmentación semántica. Cada red fue entrenada y evaluada utilizando dos conjuntos de datos conformados por imágenes aéreas y satelitales de las zonas de interés. Asimismo, se calcularon los índices NDVI y SAVI en cada imagen aérea y satelital del conjunto de datos de entrenamiento, validación y prueba. Posteriormente, se añadió a cada imagen ambas bandas calculadas como una sexta y séptima capa adicional, ya que las imágenes aéreas y satelitales del conjunto de datos formado solo presentan 5 bandas espectrales: rojo, verde, azul, infrarrojo cercano y borde rojo. Se realizó el proceso de etiquetado, gracias a la información brindada por la empresa Vitícola S.A.C, con ayuda del NDVI para separar aquellas imágenes que presentan cultivos de uva en una etapa fenológica tardía y temprana en cada conjunto de datos. Con el fin de incrementar la cantidad de datos de entrada a la red, se utilizó la técnica de extracción de parches aleatorios, y se aplicaron procesos de reflexión y rotación para el entrenamiento de las 3 redes mencionadas. Finalmente, se compararon los resultados de prueba de estos algoritmos de clasificación y se determinó que tanto en los conjuntos de datos de imágenes aéreas con una etapa fenológica temprana y tardía, las redes SegNet y DeeplabV3+ fueron las que obtuvieron mejor desempeño con una precisión global de 95.21% y una mIoU de 0.8280, y una precisión global de 93.40 % y una mIoU de 0.7555 respectivamente. Asimismo, la red DeepLabV3+ obtuvo mejor desempeño promedio en el conjunto de datos de imágenes satelitales con una precisión global de 93.84 % y un mIoU de 0.8389.Ítem Texto completo enlazado 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.Ítem Texto completo enlazado Diseño de un sistema medidor de irradiación UV-C para equipo de desinfección de mascarillas N95(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-02) Castillo Galarza, Julio Cesar; Flores Espinoza, Donato AndrésSe llevó a cabo en conjunto entre los miembros de la Pontifica Universidad Católica del Perú (PUCP) y la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) el desarrollo de un equipo el cual busca apoyar al personal de salud desinfectando las mascarillas N95. Para el equipo, es necesario contar con un dispositivo que mida en cada desinfección el nivel de irradiación UV-C para garantizar la correcta desinfección de las mascarillas. Existen equipos comerciales; sin embargo, estos cuentan con una limitada cantidad de sensores y la extensión de los cables para las sondas no se adaptan al diseño del equipo; sumado a su alto costo y poca accesibilidad, debido a la dificultad en las importaciones provocada por la pandemia. El presente trabajo tiene como objetivo el diseño de un sistema medidor de irradiación UV-C de bajo costo con la cantidad de sensores y adaptación para el monitoreo adecuado de la dosis de irradiación UV-C del equipo. Para realizarlo, se comenzó describiendo las mascarillas N95 y sus métodos de desinfección junto con los estudios en los cuales se mide la intensidad de radiación UV-C. Luego, se describe la radiación ultravioleta en el espectro electromagnético. También, se estudian los dispositivos de medición UV-C junto con los métodos para poder medir la irradiación de lámparas UV-C. Con esta base se propone el diseño preliminar que constaría de ocho fotosensores distribuidos en cuatro puntos diferentes dentro del equipo de desinfección. El sistema cuenta con una etapa de acondicionamiento de la señal, luego una etapa de transmisión donde esta señal es convertida de voltaje a frecuencia y posterior recepción en el cual se cuentan los pulsos eléctricos para poder así obtener la irradiancia. Con la dosis de irradiancia de cada punto se indica al usuario si el equipo alcanzó la dosis requerida de desinfección; además, se encarga de almacenar la fecha, hora y dosis suministrada en cada punto para su posterior análisis. Finalmente, se realizan pruebas del sistema y se compara con mediciones realizadas por el ILT2400 UVBGI-NB, equipo comercial certificado desarrollado por International Light Technologies.Ítem Texto completo enlazado 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.Ítem Texto completo enlazado Diseño e implementación de un sistema portátil para el registro de información agrícola geolocalizada de campos de cultivo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-13) Humbo Ayala, Rolando Rafael; Flores Espinoza, Donato AndrésLa tesis desarrollada en este documento está compuesta por la elaboración de un sistema de registro de datos geolocalizados de cultivo que gestiona cada dato recibido de 5 sensores ubicados en un equipo independiente, este sistema fue probado usando como muestra el registro de 4 hectáreas de mandarina; además, tiene una visión empresarial a futuro, ya que, se podría generar un producto comercial que ayude a agricultores, técnicos o ingenieros interesados. Este sistema consta de 3 partes, la primera es el equipo que se encarga de almacenar la información generada por 5 sensores, ordena los datos en una trama de datos y usando una antena emisora, envía la trama de datos al segundo dispositivo por radiofrecuencia; el segundo dispositivo se encarga de recibir esta información, gestiona la información y lo envía hacia el equipo de teléfono móvil. La tercera parte es un programa instalado en el teléfono móvil con sistema operativo Android, este programa obtiene la información de la trama de datos recibidos desde la antena receptora, gestiona la información que el usuario ingresa y el valor de las coordenadas de ubicación que obtiene del equipo móvil, para finalmente crear un archivo que contiene toda la información ingresada, que es fácil de transferir por internet y diseñado para que los programas de mapas puedan leer su información; posteriormente este archivo permitirá el análisis de todos los datos registrados por los sensores y serán datos que estarán geolocalizados. Los resultados que se obtuvieron al comprobar el funcionamiento del equipo fueron los esperados, se pudo registrar los datos de los sensores, se guardó la información de cada punto evaluado y finalmente se obtuvo un archivo que contenía todos los datos registrados y que se pudieron visualizar en Google Earth y en GPS Visualizer. En el primer capítulo se expondrá la problemática y los objetivos de la tesis, en el segundo capítulo se desarrollará el estado del arte, las tecnologías que actualmente están presentes para la solución del mismo problema planteado, desde los registradores de datos actuales y los equipos que manejen sensores; finalmente se expondrá el marco teórico de lo desarrollado. En el tercer capítulo se expondrá, de manera teórica, el diseño propuesto y se describirá a detalle la implementación de los equipos. Finalmente, en el cuarto capítulo se mostrará el resultado del sistema sometido a la prueba de su funcionamiento en campo, se generarán archivos de información y se verá su correcto funcionamiento en los programas de mapas.Ítem Texto completo enlazado Estudio del diseño de algoritmo de correspondencia a través de transformada Census mediante uso de FPGA(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-04-19) Mayor Vega, Dylan Hugo; Flores Espinoza, Donato AndrésLa visión estereoscópica es la capacidad de adquirir dos imágenes en simultáneo cuando sus cámaras están separadas a una corta distancia; para que mediante algoritmos de procesamientos de imágenes se pueda determinar la correspondencia entre el pixel de la imagen original y su par estéreo. Existen diferentes algoritmos de correspondencia, siendo uno de ellos la transformada Census, la particularidad de este algoritmo es el uso de la operación lógica XOR, por lo que su desarrollo es a través de dicha compuerta digital; asimismo, la transformada Census permitirá obtener la distancia de Hamming y próximamente desarrollar la función costo de correspondencia para determinar los pixeles correspondientes dentro del par estéreo. Dicho algoritmo puede ser desarrollado en diferentes dispositivos electrónicos como la tarjeta de desarrollo FPGA, estas tarjetas cuentan con elementos adicionales al chip FPGA como una memoria externa SDRAM de 64 MB que puede ser usado para el almacenamiento de información y un procesador NIOS II para enviar la información de las imágenes estereoscópicas al módulo digital de transformada Census. En este trabajo se busca realizar el modelo de solución en base a la teoría del algoritmo de correspondencia en imágenes estereoscópicas a través de transformada Census y realizar un modelo de solución para su desarrollo en un FPGA.Ítem Texto completo enlazado Estudio del diseño de un sistema electrónico para detectar a personas con fiebre mediante el uso de una cámara térmica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-08) Atoche Galvez, Marlon Arbel; Flores Espinoza, Donato AndrésActualmente el mundo atraviesa una de las peores crisis sanitarias de la historia ocasionada por la pandemia del COVID-19, esta enfermedad tiene entre los síntomas más comunes a la fiebre con un 89.7% de incidencia en los infectados, según estudios de la Organización Mundial de la Salud. Una de las medidas principales para evitar los contagios es la detección de personas con fiebre, los cuales son potenciales contagiados y deben ser aislados. La termografía infrarroja es una técnica eficaz para la detección de personas con fiebre debido a que permite obtener información sobre la temperatura de las personas de forma instantánea, sin contacto y conservando el distanciamiento social. El presente trabajo de investigación se centra en el estudio sobre el diseño de un sistema electrónico que permita la detección de personas con fiebre de manera continua, basado en estudios realizados sobre sistemas termográficos que fueron efectivos para frenar la pandemia del SAARS y la gripe AH1N1. Este sistema contempla el uso de la cámara térmica VUMII OFC con la cual se cuenta dentro del laboratorio de sistemas aéreos no tripulados de la PUCP y el uso de una temperatura de referencia externa para la autocalibración del sistema en funcionamiento. Este tipo de arquitectura funciona para sistemas de termografía cuantitativa de bajo coste que no son considerados como equipos médicos, sino son considerados como un sistema de tamizaje.Ítem Texto completo enlazado Estudio del diseño e implementación de un sistema de pruebas para desinfección de equipos de protección personal N95 mediante radiación ultravioleta(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-03) Calderon Avellaneda, Valeria del Rosario; Flores Espinoza, Donato AndrésAnte el brote de enfermedades respiratorias, las mascarillas N95 se convierten en un requerimiento indispensable para la atención médica. En el 2020, la declaración de una pandemia provocada por la COVID-19 generó el desabastecimiento de equipos de protección personal para el personal de salud, entre ellos los respiradores desechables con filtro. Ante esta problemática, el Centro de Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos sugiere el uso de la radiación ultravioleta (UV) para inactivar los virus sobre las mascarillas N95. Siguiendo esta recomendación, el presente trabajo de investigación estudia el uso de la radiación UV como germicida y los desarrollos previos que utilizaron este método. De esta manera se busca conocer los requerimientos para el desarrollo de un sistema de pruebas que permita conocer la dosis UV efectiva para inactivar el virus de la COVID 19, la distancia hacia la superficie a descontaminar y el tiempo de exposición necesario.Ítem Texto completo enlazado Estudio de la segmentación semántica para la navegación autónoma de un vehículo que circula en las calles de la provincia de Huamanga(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-02) Pasapera Huamán, Lui Gustavo; Flores Espinoza, Donato AndrésLa detección de objetos y geolocalización son puntos clave en los sistemas de visión por computadora y su aplicación para la conducción autónoma. Le permite a la computadora el análisis de entorno en la medida que detecta objetos que podrían obstaculizar una determinada ruta, trayectorias a través del reconocimiento de carriles y mayor exactitud para la geolocalización a través de la detección de objetos relevantes en un determinado entorno. Una de las herramientas para la visión por computadora es la implementación de las redes de aprendizaje profundo. En los últimos años han tenido mayor acogida por su capacidad en el poco esfuerzo en cuanto a su clasificación manual o métodos clásicos. Si bien es cierto que necesita millones de imágenes para obtener un resultado aceptable, esto se ha ido mejorando a través de la transferencia de aprendizaje ya que reduce los millones de imágenes a miles. Estos miles de imágenes se consideran como los datos locales las cuales se analizan, clasifican y re-entrenan con una arquitectura de red pre-entrada. El presente trabajo de investigación se basa en el estudio del uso de los aprendizajes adquiridos por cada red de aprendizaje profundo tales como Resnet-18, Resnet-50, Mobilenetv2 y Xception con el fin de aprovechar su acceso e implementación en estructuras de segmentación semántica basadas en redes convolucionales tales como Segnet y Deeplab.Ítem Texto completo enlazado Detección e inspección de torres de alta tensión mediante procesamiento de imágenes aéreas y aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-02-21) Opazo Barboza, Juan Diego; Flores Espinoza, Donato AndrésLa presente tesis muestra el diseño de un algoritmo que detecta torres de alta tensión y clasifica el nivel de corrosión que presenta. El sistema recibe las imágenes capturadas por un dron que se desplaza por toda la línea de transmisión. Esta tesis forma parte de un proyecto que tiene como propósito la automatización del proceso de inspección de torres de alta tensión. En cuanto a la metodología, se establecieron 3 etapas donde cada una tiene su propio modelo de aprendizaje profundo. Primero, se tiene un detector basado en la arquitectura RCNN y VGG16 para obtener las coordenadas donde se encuentra ubicado el objeto de interés. Segundo, se tuvo que añadir un clasificador de torres, basado en la arquitectura Alexnet con optimizador Adam, ya que había una gran presencia de falsos positivos en la salida del detector debido a la poca cantidad de imágenes en el conjunto de datos. Tercero, se presenta un clasificador de corrosión, basado en la arquitectura VGG16 y optimizador Adam, que etiqueta, la región extraída y clasificada como en la salida de la etapa previa, con una de las 3 nomenclaturas: alta corrosión, baja corrosión e indeterminado. Finalmente, los resultados finales mostraron una precisión promedio de 0.6 en la etapa del detector, precisión del 99.5% al clasificar la torre, la cual refleja una mínima presencia de falsos positivos, y una exactitud del 89.5% al momento de etiquetar el nivel de corrosión del objeto detectado.