Introducción
Antecedentes
Resumen
Para visualizar estos registros de aves identificadas se creará una web con varios filtros para observar la información que los usuarios quieren. Para lograr este objetivo, se realizará un análisis para caracterizar el sonido de las aves más comunes en el área de estudio y se propondrá un algoritmo para su identificación. El sistema final permitirá el acceso en línea a la información relacionada con el registro de aves identificadas por varios dispositivos de bajo costo instalados en el área de estudio.
Se espera que esta iniciativa contribuya a la conservación de las aves en el área de estudio y brinde información valiosa para futuros estudios y proyectos de conservación en la región.
Objetivos
Estado del Arte
- Hardware: SBCs y placas con microcontroladores
- Raspberry Pi
- ESP-32
- Arduino
- Software - Vinculado a la elección del Hardware (Arduino)
- Arduino
- MySQL
- Web HTML y PHP
- Protocolos de comunicación
- HTTP y HTPPS
- Sonidos de las aves
Es compatible con la plataforma de desarrollo IoT de Espressif, lo que facilita a los desarrolladores la creación de proyectos. Es un dispositivo de bajo consumo de energía, lo que lo hace adecuado para proyectos que requieren una batería de larga duración. Mayor cantidad de RAM y memoria flash, que pueden almacenar más datos y programas más grandes.
Mayor capacidad de entrada/salida (E/S) y la capacidad de manejar voltajes más altos, lo que lo hace más adecuado para proyectos que requieren más potencia y precisión. Una velocidad de reloj más alta que la Uno, lo que significa que puede procesar datos y ejecutar instrucciones más rápido. MySQL es un software de código abierto, lo que significa que su uso, distribución y modificación son gratuitos.
Admite una amplia variedad de lenguajes de programación, lo que lo hace ideal para aplicaciones web, aplicaciones de escritorio y sistemas empresariales. Es un protocolo inseguro: HTTP no proporciona seguridad para la información transferida entre el cliente y el servidor, lo que puede hacerlo vulnerable a ataques de espionaje o suplantación de identidad.
Selección hardware
- Arduino DUE
- Sensores (Micrófonos)
- Modulo Wifi Fuente de alimentación MB102
- Conexionado
La fuente de alimentación MB102 es una fuente de alimentación regulada de bajo voltaje que se utiliza para alimentar proyectos electrónicos. Es una fuente de alimentación de laboratorio conocida por su fiabilidad y estabilidad en corriente y tensión. El uso de la fuente de alimentación no requiere el uso de una placa de pruebas para su conexión.
Regulación: la fuente de alimentación MB102 tiene una regulación precisa de voltaje y corriente para garantizar la estabilidad en el voltaje y la corriente de salida. Indicador LED: Contiene un indicador LED que muestra el estado de encendido/apagado de la fuente de alimentación. Conexiones: La fuente de alimentación MB102 dispone de conexiones de entrada y salida para facilitar la conexión a los dispositivos a alimentar.
La fuente de alimentación MB102 se usa ampliamente en electrónica, robótica, automatización y otros proyectos donde se requiere energía estable y regulada. Una vez que tengamos la fuente de alimentación d instalada, haremos una conexión GND y 3.3v al arduino.
Solución
Biblioteca de muestras
Para la realización de este proyecto y el estudio de las aves, tuvimos que utilizar archivos de sonido que fueran representativos de las mismas; así que creamos una pequeña biblioteca de muestras con los sonidos de los pájaros para ejecutar las pruebas y refinar el algoritmo. Como no contábamos con un equipo profesional para hacer audio de estas aves, decidimos obtenerlos digitalmente de sitios web especializados. En esta biblioteca de muestra hay: 10 audios de cada ave antes de ejecutar el algoritmo y 10 audios de la misma ave fuera del algoritmo para la prueba.
Desarrollo en Matlab
- Análisis de los audios de las aves
- Caracterización de las aves: algoritmo de extracción de parámetros
- Algoritmo final de identificación y confirmación
- Comprobación de la robustez del algoritmo de identificación
Calculamos su potencia para aplicar un filtro de efectos y descartar los fotogramas que no lleguen a mínimo y así deshacernos de los fotogramas de forma silenciosa. Se puede observar como en la temporización del canto del gorrión es donde se obtiene la información útil sobre el fo del cuadro. En base a la tabla y gráficos mostrados, podemos caracterizar el sonido de las palomas con una frecuencia fundamental que estaría entre 300Hz y 500Hz.
La paloma se caracteriza por ser el ave con menor frecuencia fundamental de las aves analizadas. En base a la tabla y gráfica mostrada, podemos caracterizar el sonido de las gaviotas con una frecuencia fundamental que estaría entre 1000Hz y 1700. Resumen tras un cuidadoso estudio de los encuadres irrelevantes para tener una óptima identificación del ave.
De la tabla que se muestra y de los gráficos que se muestran, podemos caracterizar el sonido de las gaviotas con una frecuencia fundamental que estaría entre 1500 Hz y 2900. De la tabla y los gráficos que se muestran, podemos caracterizar el sonido de las gaviotas con una frecuencia fundamental que sería estar entre 2500Hz y 5000. A partir de la tabla y gráficos mostrados, podemos caracterizar el sonido de las gaviotas con una frecuencia fundamental que estaría entre 3000Hz y 6000.
Este pájaro con nosotros encontramos que comparte rango de frecuencias con los Gorriones y Vencejos, no es posible ignorar este conflicto en la frecuencia fundamental y que la identificación de los pájaros es viable, por lo tanto vamos a diferenciar la relación con el segundo. y terceros armónicos para refinar aún más la identificación, así como la desviación estándar y el coeficiente de distribución. En base a la tabla y gráficos mostrados, podemos caracterizar el sonido de las gaviotas con una frecuencia fundamental que estará entre 4800Hz y 7000Hz. Este pájaro que encontramos comparte un rango de frecuencias con gorriones y carboneros, con los gorriones el número de fotogramas es despreciable para poder ignorar estas frecuencias, pero no es posible ignorar ese conflicto en la frecuencia fundamental a la que se refiere el carbonero y que el la identificación de las aves no es viable, por lo que utilizaremos la diferencia en la relación con el segundo y tercer armónico para refinar aún más la identificación, así como la desviación estándar y el coeficiente de distribución.
Resumen después de un estudio cuidadoso de las parcelas irrelevantes para una identificación óptima de las aves. Sin embargo, hay una diferencia en el ancho de las campanas de los pájaros aunque tengan el mismo rango de frecuencia. Con los resultados de la caracterización de las aves se crea un algoritmo de identificación que permite distinguir cada ave en Matlab.
A continuación, presentaremos un diagrama de flujo de cómo realizamos la identificación de las aves y posterior confirmación de las mismas. Podemos observar como aumenta el valor de las confirmaciones en relación a los fotogramas registrados como pájaro.
Configuración de Arduino DUE
- Arduino DUE
- Captación del audio y muestreo
- Transformada de Fourier y parámetros para la identificación
- Identificación y confirmación de las aves detectadas
- Resultados: pruebas Arduino DUE Falta completar
- Conexión wifi y envío de la información a la BBDD
Desde grabar el sonido, procesarlo en cuadros, realizar el TF necesario para extraer los parámetros. Luego de definir en setup() los parámetros para la sincronización con el puerto serial y la resolución que se puede usar para capturar sonido, realizamos el muestreo. Luego tomaremos muestras hasta llenar un vector de 512 muestras y las guardaremos en el vector vReal para su uso posterior.
Este valor de marco se cambió en comparación con Matlab, ya que al realizar las pruebas de identificación con 2048 muestras era demasiado lento para inferir un ave y se decidió bajar el tamaño del marco gradualmente hasta lograr un tiempo de identificación aceptable. Para realizar la transformación hemos utilizado la librería Arduino (arduinoFFT.h) y los siguientes parámetros. La segunda línea, FFT.Compute, realiza una transformada rápida de Fourier (FFT) en la señal para calcular la representación de frecuencia de la señal.
La tercera línea, FFT.ComplexToMagnitude, convierte la representación de frecuencia compleja de la señal en una representación de magnitud para facilitar la visualización y el análisis. Estas tres funciones se utilizan juntas para analizar el espectro de la señal y obtener información sobre la distribución de intensidad de frecuencia en la señal. En este punto tenemos un vector vReal con los valores de la transformada de Fourier, tanto positivos como negativos, nos quedamos solo con las frecuencias positivas porque las negativas no tienen sentido.
Sabiendo que podemos calcular los parámetros necesarios para la identificación de la misma manera que lo hicimos en Matlab. Como tenemos los tres valores, calcularemos la media de cada uno de ellos y sumaremos el cálculo de la desviación estándar y el coeficiente de dispersión. Como ya tenemos los parámetros necesarios para la identificación, estamos listos para explicar el proceso de identificación y confirmación de las aves.
En este punto, nos prepararemos para confirmar las aves detectadas de la misma manera que en Matlab. Después de ejecutar las pruebas con un tamaño de marco de 1024, podemos ver cómo se reduce el tiempo para que Arduino analice los marcos y tome la decisión de enviar datos válidos a la base de datos. Después de ejecutar las pruebas con un tamaño de marco de 512, podemos ver el tiempo que le toma al Arduino analizar los marcos y tomar la decisión de enviar datos válidos a la base de datos en ciertas aves.
Creación de una base de datos y visualización en una aplicación web
En este punto del proyecto, necesitamos un sitio web donde mostremos los identificadores en tiempo real que detecta nuestro nodo. Podemos ver un botón para ver gráfico donde podemos ver de un vistazo todas las aves identificadas en nuestra comunidad autónoma seleccionada. Como vemos, los pájaros son enlaces que cuando pinchamos sobre ellos filtramos por ese tipo de pájaro en concreto.
De la misma forma, si hacemos clic en el botón Filtrar, encontraremos un formulario que nos permitirá filtrar el ave deseada según una fecha concreta, o todas las aves en una fecha seleccionada o simplemente filtrar un ave en todo el rango de fechas. .
Conclusiones y líneas futuras
