Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco

Descripción del Articulo

Hoy en día, los incendios forestales son una problemática que afecta a todo el mundo y en especial a la región del Cusco, la cual tiene el mayor número de emergencias históricas documentadas. Estos fuegos no controlados son en su mayoría generados de manera antrópica, causando la pérdida de grandes...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Condorhuaman Quispe, Eduardo Eli
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2026
Institución:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
Repositorio:UNSAAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/12259
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12918/12259
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Incendios forestales, Procesamiento digital de imágenes, Raspberry Pi, Algoritmos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
id RUNS_cac2585d331c56dde96d5ccbe82b6ea8
oai_identifier_str oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/12259
network_acronym_str RUNS
network_name_str UNSAAC-Institucional
repository_id_str 4815
spelling Jimenez Troncoso, LuisCondorhuaman Quispe, Eduardo Eli2026-02-12T12:42:47Z2026-02-12T12:42:47Z2026253T20260063https://hdl.handle.net/20.500.12918/12259Hoy en día, los incendios forestales son una problemática que afecta a todo el mundo y en especial a la región del Cusco, la cual tiene el mayor número de emergencias históricas documentadas. Estos fuegos no controlados son en su mayoría generados de manera antrópica, causando la pérdida de grandes cantidades de flora y fauna. Para abordar esto, el siguiente proyecto de ingeniería diseñó e implementó un prototipo para detectar humo (día) y fuego (noche). El prototipo usa una cámara fija para obtener video en tiempo real, procesado mediante algoritmos implementados en Python con librerías como OpenCV. Las principales técnicas son: detección de movimiento utilizando sustracción de fondo KNN, análisis mediante espacios de color HSV y técnicas de confirmación de eventos críticos, culminando con la notificación usando mensajería instantánea. El hardware para el procesamiento del video es el sistema embebido Raspberry Pi 5 (8 GB de RAM). Para la adquisición de video se usaron dos cámaras: la Raspberry Pi Cam V3 (Wide) y la cámara IP Tapo C320WS. Las pruebas se realizaron simulando humo y fuego en el sector de Picol Orccompucyo, zona constantemente afectada por incendios. Los resultados del prototipo demuestran: 73.9% de precisión, 85% de sensibilidad y 79% de balance general usando la cámara Raspberry Pi V3. Con el segundo modelo (Tapo C320WS), se obtuvo 76.9% de precisión, 100% de sensibilidad y 86.9% de balance general.application/pdfspaUniversidad Nacional de San Antonio Abad del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Incendios forestales, Procesamiento digital de imágenes, Raspberry Pi, Algoritmoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cuscoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNSAAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoinstacron:UNSAACSUNEDUIngeniero ElectrónicoUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y MecánicaIngeniería Electrónica70412279https://orcid.org/0000-0001-6414-974208275751https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional712026Palomino Quispe, FacundoUtrilla Mego, Limberg WalterVelasquez Curo, Milton JhonArizaca Cusicuma, Jorge LuisORIGINAL253T20260063_TC.pdfapplication/pdf11803763http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/12259/1/253T20260063_TC.pdf8fdd767ba11ce6df4a5e287c6193afcdMD5120.500.12918/12259oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/122592026-02-12 08:02:54.374DSpace de la UNSAACsoporte.repositorio@unsaac.edu.pe
dc.title.es_PE.fl_str_mv Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
title Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
spellingShingle Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
Condorhuaman Quispe, Eduardo Eli
Incendios forestales, Procesamiento digital de imágenes, Raspberry Pi, Algoritmos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
title_short Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
title_full Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
title_fullStr Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
title_full_unstemmed Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
title_sort Desarrollo de un sistema de detección de incendios forestales basado en procesamiento digital de imágenes con una cámara estacionaria en el sector de Picol Orccompucyo del distrito de San Jerónimo-Cusco
author Condorhuaman Quispe, Eduardo Eli
author_facet Condorhuaman Quispe, Eduardo Eli
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Jimenez Troncoso, Luis
dc.contributor.author.fl_str_mv Condorhuaman Quispe, Eduardo Eli
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Incendios forestales, Procesamiento digital de imágenes, Raspberry Pi, Algoritmos
topic Incendios forestales, Procesamiento digital de imágenes, Raspberry Pi, Algoritmos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
description Hoy en día, los incendios forestales son una problemática que afecta a todo el mundo y en especial a la región del Cusco, la cual tiene el mayor número de emergencias históricas documentadas. Estos fuegos no controlados son en su mayoría generados de manera antrópica, causando la pérdida de grandes cantidades de flora y fauna. Para abordar esto, el siguiente proyecto de ingeniería diseñó e implementó un prototipo para detectar humo (día) y fuego (noche). El prototipo usa una cámara fija para obtener video en tiempo real, procesado mediante algoritmos implementados en Python con librerías como OpenCV. Las principales técnicas son: detección de movimiento utilizando sustracción de fondo KNN, análisis mediante espacios de color HSV y técnicas de confirmación de eventos críticos, culminando con la notificación usando mensajería instantánea. El hardware para el procesamiento del video es el sistema embebido Raspberry Pi 5 (8 GB de RAM). Para la adquisición de video se usaron dos cámaras: la Raspberry Pi Cam V3 (Wide) y la cámara IP Tapo C320WS. Las pruebas se realizaron simulando humo y fuego en el sector de Picol Orccompucyo, zona constantemente afectada por incendios. Los resultados del prototipo demuestran: 73.9% de precisión, 85% de sensibilidad y 79% de balance general usando la cámara Raspberry Pi V3. Con el segundo modelo (Tapo C320WS), se obtuvo 76.9% de precisión, 100% de sensibilidad y 86.9% de balance general.
publishDate 2026
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2026-02-12T12:42:47Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2026-02-12T12:42:47Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2026
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.other.none.fl_str_mv 253T20260063
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12918/12259
identifier_str_mv 253T20260063
url https://hdl.handle.net/20.500.12918/12259
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.en_US.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNSAAC-Institucional
instname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
instacron:UNSAAC
instname_str Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
instacron_str UNSAAC
institution UNSAAC
reponame_str UNSAAC-Institucional
collection UNSAAC-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/12259/1/253T20260063_TC.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 8fdd767ba11ce6df4a5e287c6193afcd
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace de la UNSAAC
repository.mail.fl_str_mv soporte.repositorio@unsaac.edu.pe
_version_ 1865278718255038464
score 13.05439
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).