2nd International Symposium on "Generation and Transfer of Knowledge for Digital Transformation"
SITIC2023
Abstract
GOIMAI project has developed an intelligent software for the recognition of protected timber species from the macroscopic photograph of wood samples. This would be used by customs agents in their inspection work. With the IMAIapp application, an early warning can be given in a matter of seconds, as the recognition work currently takes several days. Agents require a mid-range mobile device, a 200x magnifying lens and the IMAIapp application. This, has been developed natively for iOS and Android and includes access to the database of 575 timber species. Options such as filtering, calibration and metrics within the photograph are very useful for professionals in the timber sector, customs agents and law enforcement agencies, especially those with competencies in the control of trade in protected species. The design of a working methodology based on data augmentation together with the use of deep neural networks has made it possible to provide a solution that offers a 98% accuracy rate under ideal conditions. It is possible to know if the timber that crosses borders is endangered or not, if it is protected or if its commercialization impacts the environment.
Resumen
El proyecto GoIMAI ha desarrollado un software inteligente para el reconocimiento de especies protegidas de madera a partir de la fotografía macroscópica de una muestra de madera. La misma, se usaría por un agente de aduanas en su labor de inspección. Con la aplicación IMAIapp se logra dar una alerta temprana en cuestión de segundos, ya que la labor de reconocimiento actualmente lleva varios días. Se requiere de un dispositivo móvil de gama media, una lente de aumento 200x y la aplicación IMAIapp. Esta, se ha desarrollado de forma nativa para iOS y Android e incluye el acceso a la base de datos de 575 especies de madera. Opciones como filtrado, calibración y métricas dentro de la fotografía son muy útiles para los profesionales del sector de la madera, los agentes de aduanas y los cuerpos y fuerzas de seguridad, en especial a aquellos con competencias en el control del tráfico de especies protegidas. El diseño de una metodología de trabajo basado en el aumento de datos junto con el uso de redes neuronales profundas ha facilitado dar la solución que ofrece el 98\% de acierto en condiciones ideales. Se consigue saber si las maderas que cruzan fronteras están o no en peligro, si son protegidas o si su comercialización impacta en el medio ambiente.
About The Speaker
Dra. Rosana Montes
Secretaria del Instituto Interuniversitario de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) Universidad de Granada, Universidad de Jaén y Universidad de Córdoba
DaSCI Andalusian Research Institute: http://dasci.es
Twitter: @dasci_es
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Profesora del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos - Universidad de Granada
Web: http://lsi.ugr.es/rosana
Twitter: @rosanamontes
Research Group on "Soft Computing and Intelligent Information Systems".
Web: http://sci2s.ugr.es/
#GOIMAI - proyecto de identificación de maderas por dispositivo móvil
Web: http://goimai.es
#IMAIapp a favor de los bosques
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