Sistema de monitoreo no intrusivo para la conservación de nidos de tortugas marinas apoyado con visión artificial embebida y análisis estadístico

Abstract

En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de monitoreo no intrusivo con soporte IoT para la conservación de nidos de tortugas marinas. Mediante investigación con enfoque cuantitativo y un diseño experimental, se identificaron las amenazas en campo. La arquitectura se basó en un dispositivo de borde, comunicación LoRa, un broker MQTT y una API REST, junto a una aplicación híbrida. Se aplicó el enfoque de Sommerville para el diseño de interfaces híbridas, responsivas y minimalistas. Para el desarrollo tecnológico se utilizó la metodología incremental, integrando entre los módulos la gestión de alertas, captura de datos y análisis predictivo. Se implementó un modelo MobileNetV3 cuantizado a INT8 que logró un 84.96% de exactitud en la detección automática de depredadores ferales. Adicionalmente, se aplicó un modelo estadístico de Regresión de Poisson sobre los datos. El sistema propuesto demuestra ser una solución autónoma y eficiente para optimizar la vigilancia ecológica.