Red neuronal convolucional para la detección de aves exóticas en peligro de extinción

Descripción del Articulo

En los últimos años, los índices de comercialización ilegal de animales se han incrementado debido a la falta de conciencia sobre el cuidado y la preservación de nuestro ecosistema. Entre los años 2000 y 2015, 67 749 animales silvestres fueron extraídos del Perú de manera ilegal. Entre ellos 29 591...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Narváez Muggi, Guillermo Eduardo
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/11157
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Neural networks (Computer science)
Endangered birds
Redes neuronales (Informática)
Aves en vías de extinción
Perú
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description En los últimos años, los índices de comercialización ilegal de animales se han incrementado debido a la falta de conciencia sobre el cuidado y la preservación de nuestro ecosistema. Entre los años 2000 y 2015, 67 749 animales silvestres fueron extraídos del Perú de manera ilegal. Entre ellos 29 591 eran aves exóticas (43 %), 26 951 anfibios (40 %), 8600 reptiles (13 %) y 2607 mamíferos (4 %); valorizados en mil dólares, aproximadamente. La propuesta para reducir significativamente estos actos ilícitos se basa en contar con un aplicativo que pueda identificar a las especies que se intentan comercializar ilegalmente. Dicho aplicativo hará uso de las arquitecturas de las redes neuronales convolucionales denominada VGGnet16, la cual permitirá identificar correctamente al animal. Se ha trabajado con una base de datos de animales reales obteniéndose una efectividad del 89 %.
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Entre ellos 29 591 eran aves exóticas (43 %), 26 951 anfibios (40 %), 8600 reptiles (13 %) y 2607 mamíferos (4 %); valorizados en mil dólares, aproximadamente. La propuesta para reducir significativamente estos actos ilícitos se basa en contar con un aplicativo que pueda identificar a las especies que se intentan comercializar ilegalmente. Dicho aplicativo hará uso de las arquitecturas de las redes neuronales convolucionales denominada VGGnet16, la cual permitirá identificar correctamente al animal. Se ha trabajado con una base de datos de animales reales obteniéndose una efectividad del 89 %.In the last years, the rates of illegal wildlife trade have increased due to the lack of awareness for caring and preserving our ecosystem. Between the years 2000 and 2015, sixtyseven thousand seven hundred forty-nine (67,749) wild animals were illegally taken from Peru, including 29,591 exotic birds (43%), 26,951 amphibians (40%), 8,600 reptiles (13%) and 2,607 mammals (4%) valued at approximately USD 1,000. The proposal to significantly reduce these illegal acts is based on having an application that can identify the species attempted to be illegally traded. Such application will use the architectures of convolutional neural networks called VGGNet16, which will allow the correct identification of the animal. The present research used a database of real animals, obtaining an effectiveness of 89%.application/pdfspaUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMANeural networks (Computer science)Endangered birdsRedes neuronales (Informática)Aves en vías de extinciónPerúhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Red neuronal convolucional para la detección de aves exóticas en peligro de extinciónConvolutional Neural Network for Detecting Endangered Exotic Birdsinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectArtículo de conferenciaCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81037https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/11157/2/license_rdf8fc46f5e71650fd7adee84a69b9163c2MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/11157/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5320.500.12724/11157oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/111572025-05-13 17:04:43.293Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.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