Colombia | degree work
dc.contributorGutiérrez Lozano, Cristhiam jesid
dc.contributorVelasco Capacho, Daniel Alexander
dc.creatorRodríguez Celis, Silvia Juliana
dc.creatorBasto Cuadros, Jair Andres
dc.date.accessioned2023-08-22T20:20:43Z
dc.date.accessioned2023-09-07T22:07:39Z
dc.date.available2023-08-22T20:20:43Z
dc.date.available2023-09-07T22:07:39Z
dc.date.created2023-08-22T20:20:43Z
dc.identifierN/A
dc.identifierhttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/13310
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8750595
dc.description.abstractEl proyecto está orientado a la automatización del proceso de aspersión focalizada de agua para gestión y aprovechamiento de los recursos en los cultivos, debido a que los cambios climáticos afectan el suelo y a largo plazo pueden tener un impacto negativo alterando la estructura y composición del suelo disminuyendo su sostenibilidad y calidad. Con esto procurando no verse afectado por los cambios climáticos y de esta forma mejorar de forma directa la producción. Con el propósito de dar una solución a dicho problema se plantea desarrollar un sistema de segmentación de zonas con estrés hídrico por medio de una cámara web que detecta y envía coordenadas a un robot cartesiano que tiene como función la aspersión focalizada Para ejecutar este proyecto de investigación se empieza con la captura de información para el entrenamiento de la red neuronal, acto seguido se diseña un algoritmo de reconocimiento basado en una red neuronal convolucional con la ayuda del framework de tensorflow y ResNet50 usando el lenguaje de programación Python implementado en un sistema embebido (raspberry pi).
dc.languagees
dc.publisherUnidades Tecnológicas de Santander
dc.rightsrestringido
dc.rightscopyright(CC.BY.NC.ND 2.5)
dc.subjectRobot cartesiano, Sistema embebido, Redes neuronales, Framework TensorFlow, Visión artificial
dc.titleSistema de riego focalizado mediante segmentación semántica y CNN.
dc.typedegree work


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