La supervisión de un terreno mediante un vehículo aéreo proporciona la vista de una área de interés representada por un polígono a través de un sensor a bordo. En el presente trabajo se propone un sistema integral que se divide en dos componentes: planificación y cobertura de una área, reconocimiento de un objeto mediante redes neuronales profundas y procesamiento en un sistema embebido. Para el problema de cobertura de área se usó el algoritmo de rotating caliper propuesto por Vásquez. Para la clasificación y reconocimiento de objetos se usó la red neuronal convolucional LeNet-5 propuesta por Lecun. El conjunto de datos se obtuvo a partir de imágenes que contienen plantas cactaceas capturadas desde un vehículo aéreo no tripulado en la reserva de la biósfera de Tehuacán-Cuicatlán. Se realizó el acoplamiento del sistema embebido (Rasp-
berry) al VANT para integrar el sistema.
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