A high-performance IoT solution to reduce frost damages in stone fruits

[EN] Agriculture is one of the key sectors where technology is opening new opportunities to break up the market. The Internet of Things (IoT) could reduce the production costs and increase the product quality by providing intelligence services via IoT analytics. However, the hard weather conditions and the lack of connectivity in this field limit the successful deployment of such services as they require both, ie, fully connected infrastructures and highly computational resources. Edge computing has emerged as a solution to bring computing power in close proximity to the sensors, providing energy savings, highly responsive web services, and the ability to mask transient cloud outages. In this paper, we propose an IoT monitoring system to activate anti-frost techniques to avoid crop loss, by defining two intelligent services to detect outliers caused by the sensor errors. The former is a nearest neighbor technique and the latter is the k-means algorithm, which provides better quality results but it increases the computational cost. Cloud versus edge computing approaches are analyzed by targeting two different low-power GPUs. Our experimental results show that cloud-based approaches provides highest performance in general but edge computing is a compelling alternative to mask transient cloud outages and provide highly responsive data analytic services in technologically hostile environments.This work was partially supported by the Fundación Séneca del Centro de Coordinación de la Investigación de la Región de Murcia under Project 20813/PI/18, and by Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities under grants TIN2016-78799-P (AEI/FEDER, UE) and RTC-2017-6389-5. Finally, we thank the farmers for the availability of their resources to be able to asses and improve the IoT monitoring system proposed.Guillén-Navarro, MA.; Martínez-España, R.; López, B.; Cecilia-Canales, JM. (2021). A high-performance IoT solution to reduce frost damages in stone fruits. Concurrency and Computation: Practice and Experience (Online). 33(2):1-14. https://doi.org/10.1002/cpe.529911433

Anomaly detection using local kernel density estimation and context-based regression

Current local density-based anomaly detection methods are limited in that the local density estimation and the neighbourhood density estimation are not accurate enough for complex and large databases, and the detection performance depends on the size parameter of the neighborhood. In this paper, we propose a new kernel function to estimate samples' local densities and propose a weighted neighbourhood density estimation to increase the robustness to changes in the neighborhood size. We further propose a local kernel regression estimator and a hierarchical strategy for combining information from the multiple scale neighbourhoods to refine anomaly factors of samples. We apply our general anomaly detection method to image saliency detection by regarding salient pixels in objects as anomalies to the background regions. Local density estimation in the visual feature space and kernel-based saliency score propagation in the image enable the assignment of similar saliency values to homogeneous object regions. Experimental results on several benchmark datasets demonstrate that our anomaly detection methods overall outperform several state-of-the-art anomaly detection methods. The effectiveness of our image saliency detection method is validated by comparison with several state-of-the-art saliency detection methods

Construcción de un modelo eficiente de predicción de heladas en entornos locales mediante técnicas del análisis inteligente en contextos IoT.

Esta tesis doctoral se asienta sobre una hipótesis inicial dividida en un conjunto de objetivos, que describimos y detallamos a continuación. Dichos objetivos son las bases sobre la que se construye la tesis doctoral y sobre los que se consigue alcanzar y validar la hipótesis planteada. La hipótesis fundamental de esta tesis doctoral es la modelización del comportamiento de las temperaturas dentro una parcela agrícola. A partir de ahí predecir las heladas para poder activar con tiempo las técnicas antiheladas y así evitar la pérdida de la cosecha con las consiguientes pérdidas económicas. Dicha hipótesis se deriva en los siguientes objetivos: Objetivo 1. Implementar una arquitectura IoT de captura de datos. Inicialmente se propone la implementación y el despliegue de un sistema IoT de recogida de información mediante la tecnología LoRa, con sensores de medición de temperatura y humedad del aire, así como velocidad del viento. • Objetivo 2. Diseñar e implementar el pre-procesamiento de datos. En la recogida de datos se pueden producir errores en los mismos, que posteriormente pueden provocar modelos incorrectos o con un rendimiento inferior al esperado. Para evitar esta problemática se aborda en esta tesis la detección y corrección de outliers para crear conjuntos de datos válidos. • Objetivo 3.Diseñar e implementar un modelo de predicción de heladas. Con los conjuntos de datos validados y corregidos tras el pre-procesamiento de los mismos, diseñar e implementar un modelo de predicción de la temperatura del aire que permita inferir si se producirá una helada. • Objetivo 4. Validar el modelo de predicción tanto en entornos Cloud como en el Edge. Las condiciones de aislamiento de muchas parcelas agrícolas no permiten tener una conectividad suficiente para estar en contacto directo con un servidor en Internet, por tanto, es necesario validar que el modelo predictivo puede ser ejecutado, tanto en entornos Cloud como en entornos Edge. En este último escenario, mediante un uso eficiente de la energía. • Objetivo 5. Evaluación de un modelo de predicción de heladas univariable frente a uno multivariable. La aparición de una helada, además de por la temperatura, está condicionada por otras variables. Diseñar e implementar un modelo multivariable para compararlo con el univariante y verificar que se obtiene una predicción más exacta.Ingeniería, Industria y Construcció