DOCENTES DESTACARON ORIGINALIDAD DE LOS TRABAJOS FINALES DE LA MATERIA TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES

Autor: Lic. Claudia Bazán - Publicado: 09 de Diciembre de 2024

Hace unos días, en el laboratorio de Señales del Departamento de Telecomunicaciones, se llevó a cabo la exposición de los trabajos finales de los alumnos de la materia Tratamiento Digital de Imágenes, edición 2024. Los proyectos presentados se destacaron por su originalidad y calidad técnica, con un enfoque predominante en el uso de inteligencia artificial, complementado por técnicas de preprocesamiento y manipulación de imágenes.

Presentaciones destacadas:

Ramiro Tizzian presentó "Clasificador de especies de roedores utilizando redes neuronales CNN y SVM". Este proyecto combinó la técnica de aumento de datos para enriquecer la base utilizada con un enfoque dual de IA: el modelo preentrenado VGG16 (basado en ImageNet) para caracterización y un clasificador SVM para clasificación. El trabajo logró un alto rendimiento en la diferenciación entre dos especies de ratones comunes de la región.

Javier Aguirre expuso sobre "Detección de robo hormiga: Utilizando redes neuronales para análisis de video". Mediante un enfoque combinado de CNN y LSTM (Long Short-Term Memory), entrenó el sistema con 4537 videos, alcanzando casi un 80% de precisión en la detección durante la etapa de validación.

Alejo Olivo e Ignacio Demaio presentaron "Detección de malezas con drones". Este proyecto incorporó técnicas de fotomosaico, GPS diferencial y sistemas convolucionales en desarrollo, con el objetivo de reducir costos en procesos agrícolas y mejorar la calidad del suelo. Su trabajo fue propuesto como práctica final de carrera en VENG.

Matías Mancini y Damián Nuñez expusieron "Tracking: Seguimiento de objetos", implementando el modelo YOLO para clasificación, complementado con técnicas de template matching para el seguimiento. Como desarrollo futuro, plantearon el uso de una minicomputadora basada en micro ARM quad core con cámara de 5MPx de resolución.

Agustín Serra cerró la jornada con "Digitalización de medidores mediante visión por computadora". Este proyecto propone un sistema económico basado en ESP32-CAM, capaz de capturar imágenes de alta calidad para reducir costos operativos y minimizar errores humanos en empresas de servicios.

El evento contó con la participación de docentes, investigadores de la Facultad de Ciencias Exactas, ingenieros del ámbito profesional, miembros de la cátedra y estudiantes del último año de la carrera de Ingeniería en Telecomunicaciones. Los docentes responsables de la materia destacaron el esfuerzo y la calidad de los proyectos, desarrollados en tan solo el último mes del cursado.