Identificación de aves de humedal mediante inteligencia artificial: información clave para su conservación

Abstract

La visión artificial engloba métodos que permiten a una computadora adquirir, procesar y analizar imágenes de manera automática. En este estudio, se trabajó en el desarrollo de un sistema de detección mediante inteligencia artificial, utilizando fotografías aéreas capturadas desde un dron con el fin de identificar especies de aves (caso particular Anas clypeata) en las áreas de la Laguna Bustillos (Cuauhtémoc, Chihuahua). El proceso comenzó con la creación de cuadros delimitadores en Roboflow, seguido de la clasificación de las aves por especie para su entrenamiento. La generación de pesos fue crucial para alimentar el modelo YOLOv5, mejorando su rendimiento. Los resultados mostraron una clasificación precisa de las aves fotografiadas, con un asertividad superior al 70% de precisión, lo cual es adecuado para la identificación de especies. Estos resultados resaltan la efectividad de la inteligencia artificial en la identificación de especies, siempre y cuando el modelo se alimente adecuadamente con imágenes de entrenamiento. Este enfoque, respaldado por un alto porcentaje de precisión y asertividad, tiene el potencial de revolucionar las técnicas convencionales en la identificación de especies, destacando la importancia y el prometedor futuro de la implementación del modelo YOLOv5 en este contexto