Visión artificial para detección automática de altura del cultivo

dc.contributor.authorF. Martínez
dc.contributor.authorJosé María Manzano
dc.contributor.authorJames Romaine
dc.contributor.authorPablo Millán
dc.coverage.spatialBolivia
dc.date.accessioned2026-03-22T20:36:50Z
dc.date.available2026-03-22T20:36:50Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn 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.doi10.17979/spudc.9788497498418.1015
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498418.1015
dc.identifier.urihttps://andeanlibrary.org/handle/123456789/83039
dc.language.isoes
dc.relation.ispartofServizo de Publicacións da UDC eBooks
dc.sourceUniversidad Loyola
dc.subjectHumanities
dc.subjectPhysics
dc.subjectMathematics
dc.titleVisión artificial para detección automática de altura del cultivo
dc.typebook-chapter

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