Gerardo Gudiño García Carlos Alberto Olmos Trejo Pablo Samano Elton Ana Laura Peña Hernández Facultad de Informática de la Universidad Autónoma de Querétaro
Este trabajo propone, mediante un sistema basado en Darknet y entrenado por medio de un modelo propio, el reconocimiento y etiquetado de objetos sólidos que se consideran como factores peligrosos y quizá contaminantes del agua. El estudio se realizo en el dren pluvial "El Arenal". El modelo utilizado consiste en varias imágenes divididas en ramas, botellas, bolsas, cajas, llantas, madera, escombros, contenedores, sombrillas y productos de limpieza, las cuales a su vez se emplean como etiquetas base del sistema. Los resultados fueron los esperados de acuerdo con la muestra tomada; se arrojó como resultado, en el mejor de los casos, un reconocimiento del 16% en base a la escala que ofrece Darknet.
darknet, dren pluvial, etiquetado de objetos, modelo entrenado, procesamiento digital de imagenes, reconocimiento de objetos.
This work proposes, using a system based on "Darknet", and trained by means of its own model, the recognition and labeling of solid objects that are considered as contaminants of water, using "El Arenal" pluvial drain as a study site. The model used consists of several images, which are divided into: sticks, bottles, bags, boxes, tires, wood, debris, containers, umbrellas and cleaning products, which in turn are used as base labels of the system. The results were the expected according to the sample taken, displaying in the best of cases a recognition of 16% based on the scale offered by Darknet.