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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13701| Título : | Sistema detección de incendios forestales mediante inteligencia artificial |
| Autor : | Ordoñez González, Brayan |
| Fecha de publicación : | 2026-07-02 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Tecnológico de Estudios Superiores de Tianguistenco |
| Descripción : | Los incendios forestales constituyen una amenaza constante a nivel mundial. Su impacto afecta la biodiversidad, la economía y la salud pública. En México, la Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) reportó en 2023 una superficie afectada superior a 560,000 hectáreas (Comisión Nacional Forestal, 2025). Los métodos tradicionales de detección, como el patrullaje terrestre o la observación satelital, presentan limitaciones en la rapidez de respuesta. Con frecuencia, los incendios se identifican cuando ya alcanzan una extensión considerable. El presente trabajo tiene como propósito desarrollar e implementar un sistema de detección temprana de incendios forestales. La metodología se basa en el modelo CRISP-DM e incluye tres etapas. La primera consiste en la creación de un conjunto de imágenes con y sin presencia de fuego. La segunda contempla el diseño, entrenamiento y evaluación de arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN), implementando específicamente el modelo YOLOv5, para la detección y clasificación en imágenes, La tercera corresponde al desarrollo de una plataforma web que integre el modelo de inteligencia artificial y automatice el envío de alertas mediante una API. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Aparece en las colecciones: | INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES Tianguistenco O |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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