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Characterizing bumblebees activity patterns using computer vision

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dc.contributor.author Azarcoya Cabiedes, Willy
dc.date.accessioned 2018-04-12T15:08:52Z
dc.date.available 2018-04-12T15:08:52Z
dc.date.created 2016-05-27
dc.date.issued 2018-04-11
dc.identifier.citation Azarcoya Cabiedes, Willy. (2016). Characterizing bumblebees activity patterns using computer visión. (Doctorado en Tecnología Avanzada), Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, Unidad Querétaro, Querétaro. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/24462
dc.description Tesis (Doctorado en Tecnología Avanzada), Instituto Politécnico Nacional, CICATA, Unidad Querétaro, 2016, 1 archivo PDF, (68 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: En esta tesis, desarrollamos m etodos para caracterizar patrones de actividad de abejorros, espec camente Bombus impatiens, con objeto de evaluar la salud de los individuos de las colmenas. Desde 1987 los abejorros se han utilizado como una alternativa para la producci on de tomates en el entorno de la agricultura protegida. Actualmente, el 70 % de los abejorros usados en invernaderos son producidos en M exico. Es preocupante observar una fuerte disminuci on de algunas poblaciones de polinizadores. Teniendo en cuenta las recomendaciones presentadas por los expertos, decidimos implementar sistemas de Visi on por Computadora que ayuden a monitorear y evaluar el bienestar de los abejorros. Se presentan dos resultados principales. Para la detecci on de los abejorros, hemos adaptado dos de los clasi cadores m as utilizados, a saber HOG + SVM y el clasi cador Viola-Jones, para detectar autom aticamente abejorros que vuelan libremente dentro de un invernadero, mientras polinizan ores, observando su actividad y su rutina diaria en la colmena bajo condiciones normales. Nuestros resultados experimentales muestran que el clasi cador HOG + SVM funciona mejor. Posteriormente, hemos desarrollado un m etodo para medir autom aticamente la frecuencia de aleteo de abejorros en vuelo libre con una c amara de alta velocidad y un sistema catadi optrico obteniendo un sistema est ereo virtual. Mediante el uso de un sistema catadi optrico evitamos las oclusiones y la sincronizaci on de las c amaras, al mismo tiempo que obtenemos redundancia. En nuestro m etodo, hemos hecho uso de sustracci on de fondo para detectar objetos en movimiento, a continuaci on, se utiliz o el an alisis de Fourier para observar el ujo optico y estimar la frecuencia de aleteo. Nuestros experimentos muestran que el aleteo se puede medir con precisi on y e ciencia. ABSTRACT: We developed methods to characterize patterns of activity of bumblebees, speci cally Bombus Impatiens, to assess the health of the community and the hive. Since 1987 bumblebees have been used as an alternative for the production of tomatoes in protected agriculture. Currently, 70% of the bumblebees used in greenhouses are produced in Mexico. It is worrisome to observe a sharp decline in some populations of pollinators, considering the recommendations presented by experts, we decided to implement Computer Vision systems that will help monitor and asses the well-being of bumblebees. Two main results are presented. For detecting bumblebees, we adapted two of the most widely used classi ers, namely HOG + SVM and the Viola-Jones classi er, to automatically detect bumblebees ying freely inside a greenhouse while pollinating owers, monitoring the activity and daily schedule at the hive, under normal conditions. Our experimental results show that the HOG + SVM performs better. Then, we developed a method to automatically measure the apping frequency of bumblebees in free ight using a high-speed camera and a catadioptric system rendering a virtual stereo system. By using a catadioptric system we avoid occlusions and camera synchronization while providing redundancy. In our method, we have made use of background subtraction to detect moving objects, then we used Fourier analysis observing the optical ow to estimate the wingbeat frequency. Our experiments show that wingbeat can be measured accurately and e ciently. es
dc.language.iso es es
dc.subject Abejorros es
dc.subject Monitoreo de insectos es
dc.subject Bombus impatiens es
dc.title Characterizing bumblebees activity patterns using computer vision es
dc.type TESIS es
dc.contributor.advisor Salas Rodríguez, Joaquín
dc.contributor.advisor Ávalos Zúñiga, Raúl Alejandro


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