Diseño e implementación de cámara trampa con sistema de posicionamiento y catalogación de imágenes con visión artificial
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2023-06-13
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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.
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Arduino nano, Batería solar, Motor de Pasos, Raspberry Pi, Sensores PIR
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