Diseño e implementación de cámara trampa con sistema de posicionamiento y catalogación de imágenes con visión artificial

Abstract

Este proyecto consiste en la elaboración de una cámara trampa con un campo de detección y de visión ampliados, haciendo uso de un arreglo de 4 sensores de movimiento PIR y un sistema de posicionamiento integrado por un motor paso a paso, respectivamente. El equipo es capaz de detectar movimiento, tomar imágenes y videos en escenas diurnas y nocturnas y puede ser accedido de manera remota para su configuración y control a través de la interfaz gráfica desarrollada. También se codificó un script de Python que hace uso de los modelos preentrenados de visión artificial VGG-16 y VGG-19, para la catalogación de imágenes de animales según las siguientes especies: carpincho, ciervo, gato montés, oveja, puma y vaca. El sistema integra una computadora Raspberry Pi 3A+ para la ejecución de la interfaz gráfica, detección del movimiento, posicionado del equipo y control de la cámara, programada en Python utilizando el toolkits PyQT5 para el diseño de la Interfaz y un Arduino Nano para el sensado y control de la alimentación, la iluminación y la temperatura. El módulo de cámara utilizado es el Noir Camera V2.1 de Raspberry Pi y la iluminación nocturna consiste en un arreglo serie de ocho leds infrarrojos de 3W a 850nm. Se obtuvo finalmente una cámara trampa capaz de detectar movimiento en 4 regiones de detección, dispuestas en 360°. Con alcances de 15 metros para la detección de movimiento y 10 metros para la iluminación nocturna. Por otra parte, los modelos de visión artificial generados obtuvieron una precisión de 94,25% (VGG-19) y 90,80% (VGG-16) en escenas diurnas.