Implementación de un sistema para el reconocimiento y clasificación de la contaminación superficial de la laguna de Colta mediante algoritmos de inteligencia artificial

Abstract

La Laguna de Colta siendo un atractivo natural y uno de los lugares con gran afluencia de turistas, toma una importante característica en cuanto se refiere al aspecto visual. Sin embargo, la Laguna se puede ver comprometida por contaminación superficial (residuos sólidos contaminantes), los cuales además de afectar no solo a la Laguna en mención, sino también, a todo el lugar cercano a las orillas de la Laguna, es por ello que se ha propuesto realizar el presente proyecto de investigación. En el presente proyecto se expone el desarrollo de un algoritmo del campo de la inteligencia artificial de redes neuronales en donde se hace aplicación del Deep Learning para el reconocimiento y clasificación de objetos contaminantes presentes en la superficie de la Laguna de Colta, a partir de imágenes de video obtenidas a través de una cámara FPV que es movilizada por un vehículo aéreo no tripulado (UAV). En concreto el sistema propone seguir un método robusto para detectar objetos contaminantes (botellas plásticas, envases metálicos y totora) basado en CNN (Convolutional Neural Network) y recopilando una base de datos de imágenes específicas y con técnicas de Transfer Learning, se propone que alcance un rendimiento casi en tiempo real y una precisión satisfactoria. Para superar los desafíos de construir un modelo preciso de detección de objetos contaminantes, se transformó la arquitectura principal de la red AlexNet pre-entrenada a una red neuronal convolucional basada en una región más rápida (Faster R-CNN) en el entorno de MATLAB. En consecuencia, el sistema permitirá la gestión automática de la concentración de contaminación superficial y proporcionar resultados aceptables en términos de precisión y tiempo de ejecución. Por último, se ha realizado dos Interfaz Gráficas (Matlab, Unity) donde se visualizó los resultados y la posición de los objetos detectados arrojados por el sistema en tiempo real.