993 resultados para optical diagnosis


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En esta tesis de máster se presenta una metodología para el análisis automatizado de las señales del sonar de largo alcance y una aplicación basada en la técnica de reconocimiento óptico de Optical Character Recognition, caracteres (OCR). La primera contribución consiste en el análisis de imágenes de sonar mediante técnicas de procesamiento de imágenes. En este proceso, para cada imagen de sonar se extraen y se analizan las regiones medibles, obteniendo para cada región un conjunto de características. Con la ayuda de los expertos, cada región es identi cada en una clase (atún o no-atún). De este modo, mediante el aprendizaje supervisado se genera la base de datos y, a su vez, se obtiene un modelo de clasi cación. La segunda contribución es una aplicación OCR que reconoce y extrae de las capturas de pantalla de imágenes de sonar, los caracteres alfanuméricos correspondientes a los parámetros de situación (velocidad, rumbo, localización GPS) y la confi guración de sonar (ganancias, inclinación, ancho del haz). El objetivo de este proceso es el de maximizar la e ficiencia en la detección de atún en el Golfo de Vizcaya y dar el primer paso hacia el desarrollo de un índice de abundancia de esta especie, el cual esté basado en el procesamiento automático de las imágenes de sonar grabadas a bordo de la ota pesquera durante su actividad pesquera rutinaria.

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Diagnosis and adaptive management can help improve the ability of small-scale fisheries (SSF) in the developing world to better cope with and adapt to both external drivers and internal sources of uncertainty. This paper presents a framework for diagnosis and adaptive management and discusses ways of implementing the first two phases of learning: diagnosis and mobilising an appropriate management constituency. The discussion addresses key issues and suggests suitable approaches and tools as well as numerous sources of further information. Diagnosis of a SSF defines the system to be managed, outlines the scope of the management problem in terms of threats and opportunities, and aims to construct realistic and desired future projections for the fishery. These steps can clarify objectives and lead to development of indicators necessary for adaptive management. Before management, however, it is important to mobilize a management constituency to enact change. Ways of identifying stakeholders and understanding both enabling and obstructive interactions and management structures are outlined. These preliminary learning phases for adaptive SSF management are expected to work best if legitimised by collaborative discussion among fishery stakeholders drawing on multiple knowledge systems and participatory approaches to assessment. (PDF contains 33 pages)