| dc.creator | León Ovelar, Laura Regina | |
| dc.creator | Cikel, Kevin | |
| dc.creator | Gregor Recalde, Derlis Orlando | |
| dc.date | 2022-04-29T23:10:21Z | |
| dc.date | 2022-04-29T23:10:21Z | |
| dc.date | 2021 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-25T13:31:05Z | |
| dc.date.available | 2023-09-25T13:31:05Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/20.500.14066/3792 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8807153 | |
| dc.description | Las enfermedades transmitidas por mosquitos se consideran emergentes y en constante aumento debido al crecimiento de la población y cambio climático. Con el fin de monitorear la ocurrencia de brotes de larvas de mosquitos, una identificación de larvas. Se ha desarrollado un sistema basado en la detección y clasificación de objetos mediante visión artificial y aprendizaje automático desarrollado y evaluado. Para ello, se utilizaron 45 imágenes de muestra de un recipiente con agua que contenía
Se han recolectado mosquitos en estado larval y pupal. El detector basado en la umbralización adaptativa y la detección de contornos pudo encontrar todos los objetos relevantes en las imágenes de muestra. Para identificar cada objeto encontrado por el detector como larva o no, un clasificador basado en HOG y SVM, y otro basado en CNN han sido entrenados y evaluados, obteniendo valores F1 de 0.951 y 0.991 respectivamente. | |
| dc.description | CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología | |
| dc.description | PROCIENCIA | |
| dc.language | spa | |
| dc.relation | PINV18-1 | |
| dc.rights | open access | |
| dc.subject | 7 Salud | |
| dc.subject | IMAGENES DIGITALES | |
| dc.subject | MOSQUITOS | |
| dc.subject | ELECTRONICA | |
| dc.title | Inteligencia artificial al servicio de la salud pública: caso de estudio detección temprana de focos larvarios de mosquitos. | |
| dc.type | conference paper | |
