Estudio de viabilidad de un sistema de detección de buitres embarcado basado en el análisis de imágenes de alta resolución
Fecha
Autores
Casáñez Gaspar, Humberto
Directores
Handle
https://riunet.upv.es/handle/10251/151742
Cita bibliográfica
Casáñez Gaspar, H. (2020). Estudio de viabilidad de un sistema de detección de buitres embarcado basado en el análisis de imágenes de alta resolución. Universitat Politècnica de València. https://riunet.upv.es/handle/10251/151742
Resumen
[ES] Descripción: En este proyecto se pretende estudiar la viabilidad de utilizar un sistema de aprendizaje automático embarcado para analizar las imágenes generadas por una cámara 4K y determinar si hay buitres u otros pájaros de gran tamaño volando a una distancia que pueda suponer un peligro para el avión, emitiendo una alerta al piloto.
Se consultará la literatura existente y se intentará entrenar un sistema de aprendizaje automático para que emita la alarma.
Se estudiará la viabilidad de implementar este sistema con una FPGA de forma que funcione en tiempo real y pueda construirse con un tamaño adecuado y a un precio asequible.
[CA] En el present document es preten donar soluci ´ o al problema de les col ´ ·lisions entre aeronaus i aus, per mitja de la utilitzaci ` o d’un sistema de detecci ´ o d’aus basat en l’an ´ alisi d’imatges, utilitzant ` per a aixo una xarxa neuronal classificadora. ` Amb aquest objectiu en ment, s’ha dut a terme un estudi bibliografic de les possibles solu- ` cions existents, aix´ı com una recopilacio d’informaci ´ o, de manera que f ´ ora possible assentar un ´ marc teoric b ` asic sobre les xarxes neuronals i la intel ` ·ligencia artificial, del que partir. Aconseguint ` d’aquesta manera, un model de xarxa neuronal classificadora a partir d’un dels projectes utilitzats.
[EN] Project description: The aim of this project is to study the feasibility of a machine learning embedded system in order to analyze the images obtained from a 4K camerato detect the presence of vultures or other big birds flying at a distance that may be dangerous for the aircraft and emitting an alert for the pilot. The existent literature will be consulted and a machine learning system will be trained in order to generate the alarm. The feasibility of the system implementation with a FPGA, making it work in real time with an adequate size and affordable price will be also studied.
[CA] En el present document es preten donar soluci ´ o al problema de les col ´ ·lisions entre aeronaus i aus, per mitja de la utilitzaci ` o d’un sistema de detecci ´ o d’aus basat en l’an ´ alisi d’imatges, utilitzant ` per a aixo una xarxa neuronal classificadora. ` Amb aquest objectiu en ment, s’ha dut a terme un estudi bibliografic de les possibles solu- ` cions existents, aix´ı com una recopilacio d’informaci ´ o, de manera que f ´ ora possible assentar un ´ marc teoric b ` asic sobre les xarxes neuronals i la intel ` ·ligencia artificial, del que partir. Aconseguint ` d’aquesta manera, un model de xarxa neuronal classificadora a partir d’un dels projectes utilitzats.
[EN] Project description: The aim of this project is to study the feasibility of a machine learning embedded system in order to analyze the images obtained from a 4K camerato detect the presence of vultures or other big birds flying at a distance that may be dangerous for the aircraft and emitting an alert for the pilot. The existent literature will be consulted and a machine learning system will be trained in order to generate the alarm. The feasibility of the system implementation with a FPGA, making it work in real time with an adequate size and affordable price will be also studied.
Palabras clave
Colisión, Pájaros, Accidentes, Detección, Buitres, Aviación, Aprendizaje automático, Collision, Birds, Accidents, Detection, Vultures, Aviation, Machine learning