Premios

Cloud, Fog, Edge y Mist Computing y su repercusión en el sector agrícola [2 de 2]

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En nuestra anterior (y extensa) entrada en este blog hablamos sobre el sector agrícola y destacamos los siguientes problemas de las soluciones de Cloud Computing: Hardware ya adquirido para sensorizar del que estamos desaprovechando sus inherentes capacidades de computación y/o almacenamiento (sensores, e infraestructura como hubs y routers para comunicar los sensores y actuadores principalmente). […]

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VisualINSPEC: Análisis de resultados

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Continuamos el proyecto VisualInspec, que pretende la automatización del proceso de escandallo de la aceituna verde de mesa a partir de técnicas de visión artificial y de detección de objetos en imágenes, utilizando nuestro detector de objetos para clasificar las aceitunas en diferentes clases. En primer lugar, hemos tratado estimar el índice de maduración de

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Proyecto INTELIPAC para la validación de ayudas de la PAC en Extremadura

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En Extremadura, la ayuda de la Política Agraria Común (PAC) tiene un presupuesto de unos 500 millones de euros para los 41,633 km² que tiene como extensión la comunidad autónoma. Hacer visitas al terreno para comprobar el cultivo es extremadamente costoso, y sólo es posible hacer inspección a un pequeño porcentaje de las explotaciones con

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PREIGNEO: Recopilación y filtrado de datos

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En todo proyecto basado en machine learning (aprendizaje máquina), una de las primeras etapas y a su vez la más crítica es la correcta recopilación y categorización de datos. En el caso de PREIGNEO, esta recopilación se divide en dos ejes fundamentales: por una parte, descargar las imágenes del satélite Sentinel-2 que puedan ser de

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AgroFieldDetect: Sistema robótico guiado por RTK-GPS para identificación en campo de viñedos [Parte 2]

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AgroFieldDetect fue uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica  de la UEx en 2020 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. En el proyecto estamos abordando el desarrollo de un sistema basado en un robot móvil para identificar elementos de interés en viñedos sobre

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Cloud, Fog, Edge y Mist Computing y su repercusión en el sector agrícola [1 de 2]

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Como bien sabemos de diferentes ámbitos, es difícil encontrar una solución única para todos los problemas y esto no es diferente con las TIC y, más concretamente en IoT. Esta entrada del blog no pretende dar por lo tanto, una solución única a todos los problemas que nos podemos encontrar a la hora de realizar

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Avances del proyecto VisualINSPEC

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Hace poco tiempo os mostrábamos los comienzos del proyecto VisualINSPEC. En esta nueva entrada conocemos cómo sigue evolucionando el proyecto. Una vez seleccionado el Ground Truth de cada una de las imágenes entrenaremos los primeros modelos y evaluaremos la tasa de éxito. Para ello dividimos el conjunto de imágenes en un conjunto de entrenamiento (30

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AgroFieldDetect: Sistema robótico guiado por RTK-GPS para identificación en campo de viñedos [Parte 1]

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AgroFieldDetect ha sido uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica  de la UEx en 2020 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. En este proyecto se aborda el desarrollo de un robot para identificar viñedos sobre el terrero utilizando Inteligencia Artificial. El proyecto se

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VisualINSPEC: Sistema para el escandallo automático de productos agroalimentarios.

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VisualINSPEC, proyecto seleccionado como candidato a los Premios Cátedra Telefónica 2020 de la Universidad de Extremadura (UEx), tiene como objetivo la creación de un sistema para el escandallo automático de aceitunas verdes de mesa. Según la RAE, escandallar es «apreciar el valor del conjunto de una mercancía por el valor de unas muestras«. Durante la

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PREIGNEO: Sistema de teledetección con imágenes de satélite para realizar seguimiento de zonas más proclives a sufrir incendios

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Uno de los proyectos seleccionados como candidatos a los Premios de la Cátedra Telefónica de la UEx es el proyecto PREIGNEO, que tiene como objetivo analizar potenciales áreas de peligro de incendio analizando imágenes de satélite. La detección precoz de áreas de terreno susceptibles de incendios supone una información muy valiosa para que las administraciones

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