AgroFieldDetect es uno de los proyectos seleccionados por la Cátedra Telefónica de la UEx en 2020 para los premios de Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. Como expusimos en entradas anteriores, abordamos el desarrollo de un sistema basado en un robot móvil para identificar elementos de interés en viñedos sobre […]
Finalizamos 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 esta última fase, hemos utilizado nuestro detector para realizar un
Evaluación final del proyecto VisualInspec Leer más »
La Universidad de Extremadura y Telefónica han suscrito hoy la renovación de la cátedra “Transformación digital del sector agroganadero”, un núcleo de debate, reflexión e investigación sobre las tendencias en la transformación digital del sector agroganadero. Esto incluye la utilización de tecnología basada en Internet de las Cosas, el almacenamiento, explotación y análisis de ingentes
Como cada año la Cátedra Telefónica de la UEx participa en la «XXII Edición de los Cursos Internacionales de Verano 2021». Los Cursos Internacionales de Verano/Otoño de la Universidad de Extremadura están concebidos como un foro del conocimiento en el que la participación, el debate y la reflexión de los universitarios, profesionales y público interesado posibilitan el
En nuestras anteriores entradas en este blog (algunas muy extensas, disculpad, pero había mucho que contar) hablamos sobre el sector agrícola incluyendo varios de los casos de uso generales que se presentan dependiendo de su aplicación: explotaciones, logística… y de la tendencia hacia Cloud Computing que ha habido en los últimos años no solo en
El proyecto PREIGNEO, seleccionado por los Premios Cátedra Telefónica de la UEx para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero, ha tenido como objetivo la identificación de zonas en peligro de incendio a través de imágenes de satélite. Los procesos de tratamiento masivo de datos de imágenes de satélite y su
Resultados del proyecto PreIgneo para la detección de zonas en peligro de incendio Leer más »
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
VisualINSPEC: Análisis de resultados Leer más »
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
Proyecto INTELIPAC para la validación de ayudas de la PAC en Extremadura Leer más »
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
PREIGNEO: Recopilación y filtrado de datos Leer más »
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