Monitoreo basado en visión computacional de aves en peligro de extinción de la reserva Pantanos de Villa

Abstract

Los gobiernos, junto con numerosas organizaciones de conservación, trabajan para proteger las aves, en especial en las reservas naturales como los Pantanos de Villa, Perú. Sin embargo, sus poblaciones están descendiendo a escala global, fundamentalmente por causa de la contaminación. Por ello, es necesario realizar censos permanentes para monitorear la cantidad de aves, de manera ágil y a bajo costo, sin requerir la intervención de un experto humano. El presente trabajo propone un sistema de monitoreo formado por un modelo de detección utilizando Mask R-CNN con un dataset público Open Images Dataset V6 y un clasificador Deep Convolutional Neuronal Network con un dataset de cuatro especies de aves de la reserva de Pantanos de Villa. El sistema se basa en imágenes capturadas por los propios trabajadores, donde se realice la detección y clasificación. Tras varias evaluaciones diarias se determinará la población existente de aves y, cuando se presente una disminución, la reserva tomará acciones. El sistema propuesto logró detectar y clasificar las especies de aves para la realización del monitoreo con una exactitud de 82,49 % logrando mejorar los valores obtenidos previamente empleando únicamente el clasificador.