Sistema edge computing para la detección de Lobesia Botrana mediante imágenes
Fecha:
23/02/2022Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
En la actualidad, la recogida de datos, que permiten estimar la población de insectos,
se realiza por observación directa y recuento manual de los mismos. Los técnicos de
prevención de plagas cruzan esta información obtenida con otras variables de tipo ambiental
(temperatura, humedad, etc.), alimentando de esta forma un modelo de predicción el
cual permite adelantarse a épocas de riesgo para poder aplicar las medidas preventivas
correspondientes. Otro bene cio a tener en cuenta de la aplicación de estos modelos es
la capacidad de ajustar los tratamientos tosanitarios con el consiguiente ahorro para los
agricultores e impacto positivo en el medio ambiente.
La tarea de recuento requiere de un gran esfuerzo y cantidad de mano de obra, lo que
también lleva en ocasiones a limitar su aplicabilidad debido a los altos costes del proceso.
Este TFM pretende desarrollar un algoritmo de inteligencia arti cial y visión por
computador, que sera desplegado en un sistema Raspberry Pi. El resultado supone un
primer paso para automatizar este tipo de tareas.
Descripción:
Nowadays, the collection of data that enables the estimation of the insect population
is done by direct observation and the counting of individuals is manual. Pest prevention
technicians cross-reference this information with other environmental variables (temperature,
humidity, etc.), thus feeding a prediction model which allows to anticipate peaks
of risk in order to apply the corresponding preventive measures. Another bene t to be
taken into account in the application of these models is the ability to adjust phytosanitary
treatments with consequent savings for farmers and positive impact on the environment.
The counting task requires a lot of effort and labour, which also sometimes leads to
limiting its applicability, due to the high costs of the process.
This project aims to develop an arti cial intelligence and computer vision algorithm,
wich will be deployed in a Raspberry Pi system. The result aims to be a rst step to
automate this kind of tasks.
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