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dc.date.accessioned 2021-04-08T15:20:10Z
dc.date.available 2021-04-08T15:20:10Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/116555
dc.description.abstract Este trabajo aborda la problemática de reconocimiento de malezas sin presencia de cultivos por medio de cámaras RGB. Se plantean diversas soluciones posibles trabajando con índices de vegetación o similares, cambios de espacios de colores y algoritmos de inteligencia artificial; y se analizan los niveles de predicción de cada uno, problemas surgidos y costo computacional de las soluciones para ser implementadas en un sistema embebido de medianas prestaciones. Se busca poder trabajar en tiempo real, con cámaras instaladas en el ala del equipo pulverizador a una velocidad promedio de 20 km/h y con dispositivos de bajo costo comparados con las cámaras multiespectrales. es
dc.format.extent 117-128 es
dc.language es es
dc.subject Detección de malezas es
dc.subject Aprendizaje automatizado es
dc.subject Barbecho químico es
dc.title Segmentación de imágenes RGB para aplicación selectiva sobre barbecho es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI_16.pdf es
sedici.identifier.issn 2525-0949 es
sedici.creator.person Baruffaldi, Bruno es
sedici.creator.person Cavalieri, Juan Ignacio es
sedici.creator.person Baruffaldi, Juan Manuel es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2020-10
sedici.relation.event XII Congreso de AgroInformática (CAI 2020) - JAIIO 49 (Modalidad virtual) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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