Visión artificial para detección automática de altura del cultivo
| dc.contributor.author | F. Martínez | |
| dc.contributor.author | José María Manzano | |
| dc.contributor.author | James Romaine | |
| dc.contributor.author | Pablo Millán | |
| dc.coverage.spatial | Bolivia | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-22T20:36:50Z | |
| dc.date.available | 2026-03-22T20:36:50Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | En este trabajo se presenta la combinación de visión estéreo y un algoritmo basado en kernels para la identificación automática de la altura de un cultivo. La técnica desarrollada alivia la necesidad de realizar controles periódicos del cultivo en persona, reduciendo costes tanto por disminuir el tiempo del personal como por identificar rápidamente retrasos en el crecimiento del cultivo. La propuesta utiliza operaciones morfológicas y la transformada de Hough para el trazo de las rectas que delimitan la parte superior e inferior de la banda de la planta. El algoritmo es de bajo coste computacional, permitiendo su aplicación en dispositivos IoT con microprocesadores empotrados. Los resultados se aplican sobre imágenes reales, obteniendo un error en la estimación de altura del 3 %. | |
| dc.identifier.doi | 10.17979/spudc.9788497498418.1015 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498418.1015 | |
| dc.identifier.uri | https://andeanlibrary.org/handle/123456789/83039 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.relation.ispartof | Servizo de Publicacións da UDC eBooks | |
| dc.source | Universidad Loyola | |
| dc.subject | Humanities | |
| dc.subject | Physics | |
| dc.subject | Mathematics | |
| dc.title | Visión artificial para detección automática de altura del cultivo | |
| dc.type | book-chapter |