Reconocimiento en tiempo real de patrones acústicos de motosierras y disparos por medio de una implementación en FPGA de Modelos Ocultos de Markov.

Abstract

Los bosques permiten el mantenimiento de las fuentes de agua para el consumo humano y proporcionan recursos ecológicos. Sin embargo, el entorno natural está siendo dañado por las actividades humanas. Por esta razón se presentan distorsiones en los fenómenos climáticos y desaparecen de especies animales y vegetales. La detección de la tala y caza puede darse indirectamente por medio de reconocimiento de patrones acústicos. Se pueden capturar señales acústicas mediante una red de sensores, aún bajo la presencia de obstáculos. Este informe presenta un prototipo de reconocimiento de patrones acústicos basado en Modelos Ocultos de Markov (HMM). Los sonidos analizados corresponden a disparos para el caso de detección de la caza y motosierras para identificar la actividad de tala. Dicho prototipo debe cumplir con los requisitos energéticos para su integración en un nodo en una red de sensores. La propuesta consiste en una implementación en hardware reconfigurable (FPGA) que incluye etapa de adaptación, adquisición, normalización además de la descomposición de la señal acústica de multi-espectro mediante filtrado digital de respuesta infinita al impulso, extracción de las características y evaluador de los HMM.