Análisis comparativo de modelos de IA de visión artificial para la detección de objetos en drones de seguridad

Abstract

Este estudio compara dos modelos de inteligencia artificial para la detección de incendios en imágenes, con el objetivo de integrarlos en un dron de seguridad. Se evaluaron dos enfoques: uno con Google Teachable Machine por su facilidad de uso e implementación, y otro entrenado en Google Colab, que ofrece mayor flexibilidad y precisión ajustable. Se analizaron métricas de rendimiento como la precisión, la sensibilidad y la confianza en la clasificación de imágenes con y sin fuego. Los resultados indican que el modelo de Google Colab presenta una mayor tasa de detección de incendios, mientras que el modelo de Teachable Machine es más fácil de implementar y menos sensible a las variaciones de iluminación. Esta investigación sienta las bases para el desarrollo de un sistema modular de monitoreo autónomo, con futuras mejoras en la detección de humo y la integración de drones de seguridad.