Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC

Resumen en español

La contaminación del medio ambiente se ha convertido en un tema de estudio bastante importante en la actualidad debido a las diferentes crisis ambientales y de salubridad a las que se ha visto enfrentado el planeta. Los residuos de los cigarrillos son un agente de contaminación bastante importante y puede llegar a perjudicar una gran cantidad de recursos naturales que afectan directamente la vida cotidiana de las personas. Por este motivo durante este proyecto se buscó construir un aporte a esta problemática, con la implementación de técnicas de inteligencia artificial para la detección de colillas de cigarrillo en imágenes, con la intención de brindar un primer peldaño en el desarrollo de una solución que ayude a disminuir los niveles de contaminación en áreas públicas. Para conseguir el objetivo general del proyecto fue necesario el desarrollo de una vigilancia tecnológica con el fin de indagar en las tendencias actuales a nivel investigativo en temas que tienen relación con la detección de objetos en imágenes. Este proceso permitió seleccionar un modelo de Deep learning por medio del análisis bibliográfico de los documentos encontrados en la base de datos scopus. Se identifico una red de clústeres de palabras claves correlacionadas que genero una aproximación significativa con las palabras claves determinadas para el proyecto y a partir de esta red se decidió implementar un modelo de red neuronal convolucional conocido como Faster RCNN.