Aprendizaje profundo en la detección y seguimiento de calidad en granjas avícolas de postura

Autores
Juiz, Martín Ariel; Buemi, María Elena
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En las granjas medianas y pequeñas de nuestro país, la selección y separación de los huevos sucios o rotos se realiza de manera manual. A menudo, la estación de control de calidad se sitúa en un punto en la cadena de producción donde convergen cintas transportadoras de huevos provenientes de distintos galpones de postura lo que hace difícil conocer información relevante sobre la calidad y procedencia del huevo.En los últimos años la industria avícola y el ámbito académico han incursionado en la utilización de técnicas de Aprendizaje profundo para lidiarcon este problema. Este trabajo presenta avances preliminares de la aplicación de dos algoritmos de machine learning: YOLO y Deep SORT a videos capturados en las cintas transportadoras que constituyen un data set de elaboración propia. Se identifican ajustes relevantes sobre el hiperparámetro IoU, que permiten eliminar bounding boxes incorrectas.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Industria avícola
Detección de objetos
Seguimiento de objetos
Yolo
CNN
Deep SORT
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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