Estudio de herramientas de desarrollo en entornos paralelos para aplicaciones de agricultura de precisión.

Estudiar las herramientas de desarrollo en entornos paralelos (OpenMp, MPI, CUDA), que permita fortalecer el procesamiento de imágenes en agricultura de precisión.La infraestructura de computación híbrida entre procesadores y tarjetas gráficas es un entorno que permite la ejecución de soluciones paralelas que demandan elevados requisitos de cómputo o que realizan el procesamiento de grandes flujos de datos en tiempo real. En este entorno existen diferentes infraestructuras paralelas para la solución de varios problemas informáticos que aprovechan las potencialidades que ofrece las arquitecturas de alto rendimiento. En algunas aplicaciones informáticas los algoritmos son secuenciales debido a la simplicidad de control de flujo y consistencia de memoria que ofrece la arquitectura de Von-Neumann. En aplicaciones de visión por computador y análisis de imágenes se necesitan mucho tiempo de procesamiento y otros recursos computacionales a diferencia de la ejecución secuencial (Briceño-Coronado, 2012),(Sucar & Gómez, 2011). Actualmente es común poseer máquinas con arquitectura multicore (CPU – Central Processing Unity) y many-cores (GPU – Graphic Processing Units), incluso los procesadores utilizados por los dispositivos móviles (Frati, 2015), (Trujillo Rasúa, 2009), por lo que las aplicaciones secuenciales deben adaptarse para aprovechar las altas prestaciones de cómputo de forma que permitan resolver problemas más complejos de un problema informático (Sanz, De Giusti, & Naiouf, 2014).Ingenierí

Desarrollo de una aplicación para detección automática de líneas de cultivo y malezas mediante el procesamiento de imágenes agrícolas en tiempo real.

Desarrollar una aplicación para detección automática de líneas de cultivo y malezas mediante el procesamiento de imágenes agrícolas en tiempo real.Con el avance tecnológico los planteamientos de ayuda a la agricultura dan paso a distintas estrategias de gestión y acción necesarias para transformar y orientar los distintos sistemas agrícolas, conformando así la AP, que es el campo que busca utilizar a las TIC en el apoyo de decisiones con el fin de mejorar el trabajo del agricultor y la calidad del producto, cuidando el medioambiente y siendo más eficiente económicamente, el presente proyecto comprende la revisión y aplicación de diferentes técnicas de visión por computador para el desarrollo de una aplicación para detección automática de líneas de cultivo y malezas mediante el procesamiento de imágenes agrícolas en tiempo real. Se realizó una revisión bibliográfica para tener un marco teórico que conceptualizó las herramientas, técnicas y métodos de la AP que estableció la utilización del lenguaje Python con la librería OpenCv y el método Haar Cascade para el desarrollo y entrenamiento del algoritmo, este algoritmo se basa principalmente en la escala de las imágenes y los vecinos cercanos al detectar cualquier objeto, cuenta con el apoyo de Cascade Trainer GUI, que es un programa que se puede utilizar para entrenar, probar y mejorar modelos de clasificadores en cascada. El sistema utiliza el protocolo RTSP (protocolo de transmisión en tiempo real) ayudando a reducir la pérdida de datos en la obtención y transmisión de las imágenes, el algoritmo clasificador usa el marco de detección de objetos en 5 fases: Detección del área de interés, resta de fondo, segmentación, detección y conteo. El software alcanza una precisión de detección de líneas de cultivo del 92,10% y una exactitud en la detección de maleza del 80,49% promediando un valor arriba del 86,28% en la detección de malezas y líneas de cultivo, con un costo computacional de 0.92 siendo 1 lo más eficiente. Estos resultados fueron evaluados con base en mAP (Mean Average Precision) y los principios cuantitativos de diseño de computadoras.Ingenierí