Reconocimiento de imágenes para el agro

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dc.contributor.advisorHernández Guimarans, Pabloes
dc.contributor.tribunalGarbervetsky, Diego Davides
dc.contributor.tribunalMatalonga Motta, Santiagoes
dc.creatorAssandri Fieguth, Brandon David
dc.creatorEstragó Bonifacino, Santiago Javier
dc.creatorRobayna Cenni, Ignacio Nicolás
dc.creatorMéndez Coscia, Diego Santiago
dc.date.accessioned2017-07-07T16:18:13Z
dc.date.available2017-07-07T16:18:13Z
dc.date.issued2017es
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexoses
dc.description.abstractEl proyecto describe la creación de un prototipo para apoyar a los productores rurales a tener acceso a consultores calificados a partir de una aplicación móvil. Normalmente, las grandes empresas agrícolas cuentan con grupos de asesores con el fin de actuar ante cualquier problema en los cultivos. Sin embargo, los pequeños productores no cuentan con los mismos recursos y suelen recurrir a consejos de vecinos, no siempre obteniendo la información más acertada o efectiva. Como forma de solucionar dicha problemática se acordó con la empresa cliente Quanam, el desarrollo de un prototipo funcional que consta de dos aplicaciones: una móvil para los usuarios finales y un sitio web de carácter administrativo. La aplicación móvil se utiliza para consultar y recibir un diagnóstico estimativo de la enfermedad que un cultivo padece, junto con información útil, acciones recomendadas y una lista de asesores a los cuales puede contactar. Además, agrega una sección de reportes históricos de las enfermedades diagnosticadas, un mapa fitopatológico que permite a los productores y asesores tener información actualizada, optimizar los tiempos y la calidad de sus conclusiones. El sitio web es de uso interno del cliente, cuenta con un modelo cognitivo de reconocimiento de imágenes en donde se pueden también gestionar los usuarios, gestionar las enfermedades y entrenar a dicho modelo. Las tecnologías utilizadas fueron Xamarin para la aplicación móvil y NodeJS para la lógica del negocio. Además, se eligió Bluemix como plataforma en la nube y se utilizó IBM Watson para el reconocimiento de imágenes.es
dc.format.extent348 p. diagrs., tblses
dc.identifier.citationMéndez Coscia, D. S. (2017). Reconocimiento de imágenes para el agro (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/3400es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11968/3400
dc.languageEspañol.es
dc.publisherUniversidad ORT Uruguayes
dc.relation.otherhttps://bibliotecas.ort.edu.uy/bibid/85480es
dc.subjectPROYECTOS-LANes
dc.subjectAGRICULTURAes
dc.subjectAPLICACIONES MÓVILESes
dc.subjectAPLICACIONES WEBes
dc.subjectSOFTWARE-DESARROLLOes
dc.subjectCULTIVOS-PLAGAS Y ENFERMEDADESes
dc.subjectSOFTWARE FACTORYes
dc.titleReconocimiento de imágenes para el agroes
dc.typeTrabajo final de carreraes
ort.thesis.careerFI - Licenciatura en Sistemas - ANes
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingenieríaes
ort.thesis.degreelevelCarrera Universitariaes
ort.thesis.degreenameLicenciado en Sistemases
ort.thesis.degreetypeProyectoes
ort.thesis.noteProyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingenieríaes
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