Aplicación web para identificación de mascotas, con gestión de adopción, utilizando CNN para el reconocimiento de imágenes.

Abstract

El extravío y abandono de mascotas, especialmente caninos, es un problema significativo en Paraguay, contribuyendo al elevado número de animales sin hogar y generando desafíos para las comunidades y organizaciones de bienestar animal. Para facilitar la recuperación de mascotas perdidas y gestionar adopciones de manera centralizada, se desarrolló una aplicación web con un módulo de inteligencia artificial (IA) para la identificación de razas de perros mediante redes neuronales convolucionales (CNN). Se entrenaron modelos CNN con 30 clases, abarcando 29 razas caninas comunes en el país y una clase otros que agrupa razas adicionales. El conjunto de datos de entrenamiento consistió en 3.000 imágenes, ampliadas a 30.000 mediante técnicas de aumento de datos. Se implementaron y compararon los modelos Mobile NetV2, InceptionResNetV2, E cientNetV2B3 y E cientNetV2S, seleccionando E cientNetV2B3 como el más preciso, con una tasa de acierto del 98.7% y una puntuación F1 de 98.67% en el conjunto de prueba. La aplicación web desarrollada con Oracle APEX permite el registro y gestión de mascotas en adopción, perdidas y encontradas, incorporando geolocalización para registrar ubicaciones exactas y notificaciones push que alertan a los usuarios sobre nuevas publicaciones en su ciudad. El servidor de predicción se implementó con Flask, integrando el modelo de IA. Las pruebas de usabilidad se llevaron a cabo con 32 participantes, esta indicaron una percepción positiva de la aplicación, con una puntuación promedio de 4.39 sobre 5 en la escala de Likert. Los usuarios destacaron la facilidad de uso, la utilidad del reconocimiento automático de razas y la funcionalidad general del sistema. Las sugerencias recibidas ofrecen oportunidades para futuras mejoras, como la inclusión de más razas y especies. Estos resultados confirman que la combinación de inteligencia artificial con herramientas web es una solución viable para mejorar la identificación y recuperación de mascotas.