1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Licenciatura
  3. Estado de México
  4. Tecnológico de Estudios Superiores de Tianguistenco (Licenciatura)
  5. TESIS DE LICENCIATURA
  6. INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES Tianguistenco O

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorZapata Álvarez, Nayeli#ZAAN001111MMCPLYA4-
dc.contributor.authorOrdoñez González, Brayan-
dc.creatorOrdoñez González, Brayan#OOGB031230HMCRNRA3-
dc.date.accessioned2026-07-18T16:48:28Z-
dc.date.available2026-07-18T16:48:28Z-
dc.date.issued2026-07-02-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13701-
dc.descriptionLos 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleSistema detección de incendios forestales mediante inteligencia artificiales_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_MX
dc.contributor.directorPineda Arizmendi, María G.#PIAG960829MMCNRD05-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmTecnológico de Estudios Superiores de Tianguistencoes_MX
Aparece en las colecciones: INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES Tianguistenco O

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