AgroLogistics: Arquitectura del Sistema

El proyecto AgroLogistics pretende integrar diferentes tecnologías IoT (Internet of Things) y técnicas de procesamiento de información en tiempo real, para facilitar la gestión de todos los procesos y recursos involucrados en la logística de productos agrícolas. En particular, el proyecto desarrollará diferentes aplicaciones (web y móviles), interconectadas entre sí, que facilitarán a productores, compradores […]

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Curso de Verano de la UEx 2022: Las tecnologías digitales (Internet of Things, Big Data, Machine Learning y Blockchain) como herramientas transformadoras del sector agroganadero

Un año más la Cátedra Telefónica de la UEx participa en la «XXIII Edición de los Cursos Internacionales de Verano 2022». 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

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Smart Green Adapt: Arquitectura del sistema

Después de haber presentado la definición y objetivos del proyecto Smart Green Adapt, así como su modelo de datos, en la presente entrada detallamos la arquitectura que dará soporte al sistema. El proyecto Smart Green Adapt busca aportar mejoras basadas en el uso de las TIC al sector agrícola, y más en particular, en el ámbito

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AgroFieldDetect2: entrenamiento del sistema de detección de objetos

AgroFieldDetect2 ha sido uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica de la UEx en 2021 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. Este proyecto es la continuación del desarrollo de AgroFielDetect, comenzado en la edición de 2020 y en el que se acometieron las

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Smart Green Adapt: Modelo de Datos

El proyecto Smart Green Adapt busca aportar mejoras basadas en el uso de las TIC al sector agrícola, y más en particular, en el ámbito de las explotaciones en invernaderos. El principal objetivo del proyecto es facilitar a los agricultores la automatización de sus invernaderos, permitiéndoles monitorizar y controlar de forma remota (a través de

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AgroFieldDetect2: algoritmos para la detección de sarmientos y corte mediante brazo robotizado

AgroFieldDetect2 ha sido uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica de la UEx en 2021 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. Este proyecto es la continuación del desarrollo de AgroFieldDetect, comenzado en la edición de 2020 y en el que se acometieron las

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El modelo de datos sobre el que se sustenta AgroLogistics

El proyecto AgroLogistics pretende integrar diferentes tecnologías IoT (Internet of Things) y técnicas de procesamiento de información en tiempo real, para facilitar la gestión de todos los procesos y recursos involucrados en la logística de productos agrícolas. En particular, el proyecto desarrollará diferentes aplicaciones (web y móviles), interconectadas entre sí, que facilitarán a productores, compradores

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[Webinar] ¿Cómo la digitalización puede ayudar al sector agrícola?

El próximo 11 de mayo a las 16 horas, a través de Telefónica Tech se organizar el webinar “¿Cómo la digitalización puede ayudar al sector agrícola?” donde dos grandes expertos expondrán las ventajas de la llegada de la conectividad a los entornos rurales y  cómo la aplicación de determinadas soluciones con base en tecnologías de última

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Smart Green Adapt: definición y objetivos del proyecto

El proyecto Smart Green Adapt pretende aportar mejoras basadas en el uso de las TIC al sector agrícola, en particular, en el ámbito de las explotaciones en invernaderos. El principal objetivo del proyecto es facilitar a los agricultores la automatización de sus invernaderos, permitiéndoles monitorizar y controlar de forma remota (a través de una aplicación

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AgroLogistics: Sistema de control de centros logísticos agrícolas

El sector primario relacionado con la agricultura y la ganadería tiene un gran peso en la Comunidad Autónoma de Extremadura donde constituye, aproximadamente, un 5,88% de su PIB (algo más del doble que a nivel nacional) y representa a un 20,26% de la afiliación total de sus trabajadores (frente al 9,33% a nivel nacional)[1]. La

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