Deep learning híbrido : modelo de conjunto difuso de imágenes para monitorear el comportamiento humano en la protección forestal
Introducción: este artículo es producto de la investigación “Monitoreo del comportamiento humano en la protección forestal” desarrollada en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi en el 2021.
Objetivo: este artículo presenta un nuevo enfoque utilizando el deep learning integrado con un conjunto difuso de imágenes (Picture Fuzzy Set), para un sistema de monitoreo de vigilancia para identificar el comportamiento humano en tiempo real con el propósito de proteger bosques.
Metodología: el trabajo tiene un enfoque novedoso que utiliza el deep learning con gráficos de conocimiento para detectar humanos en grandes conjuntos de datos, incluida la búsqueda de un perfil humano. En el modelo propuesto, los perfiles humanos digitales se recopilan de bases de datos convencionales combinadas con redes sociales en tiempo real, y se crea un gráfico de conocimiento para representar atributos de usuario relacionales complejos de perfiles humanos en grandes conjuntos de datos. Se aplican Picture Fuzzy Graphs (PFG) para cuantificar el grado de centralidad de los nodos. El modelo propuesto ha sido probado con conjuntos de datos a través de estudios de caso de un bosque.
Resultados: Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto ha sido validado en conjuntos de datos del mundo real para demostrar la efectividad de este método. El conjunto de datos incluye 93.979 identidades de un total de 2.830.146 imágenes procesadas que identifican la detección de rostros. En un estudio de caso de protección forestal en video, se considera que un ser humano se comporta normalmente en el sistema propuesto.
Conclusión: se ha demostrado la efectividad de la base teórica para el deep learning integrado con una base de datos de gráficos, para demostrar comportamientos humanos mediante el seguimiento de perfiles con el propósito de proteger los bosques.
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