Sistema web para asistencia en el manejo integrado de malezas

El Manejo Integrado de Malezas (MIM) involucra la combinación deprácticas químicas, mecánicas y culturales con el fin de mantener a laspoblaciones de malezas controladas. El principal objetivo de estas prácticas esmaximizar la rentabilidad de las unidades de producción agrícola asegurando lasustentabilidad medioambiental. La filosofía MIM surgió como una reacción alos grandes problemas económicos, ambientales y sociales resultantes delempleo exclusivo de herbicidas que caracterizo la producción agronómica en las´ultimas décadas a nivel global. La aparición de poblaciones de malezasresistentes obliga a incrementar las dosis y las frecuencias de aplicación,potenciando los problemas antes mencionados. En este contexto, lacombinación de agroquímicos junto con técnicas culturales (empleo dediferentes cultivares, densidades de siembra, fechas de siembra, rotaciones) yeventualmente realización de labranzas, se presenta como una alternativa demanejo atractivo tendiente a mitigar los impactos negativos de la agriculturaindustrial sin alterar significativamente la economía del sector.Las decisiones se pueden basar en una gran cantidad de opciones posibles yel factor climático agrega complejidad adicional, tornando desafiante el manejoincluso dentro de una sola temporada agronómica. El empleo de modelosmatemáticos de simulación, alimentados con información ajustada al sistemacultivo/maleza bajo estudio y vinculados con pronósticos del estado del tiempose presentan como herramientas interesantes para asistir en la toma dedecisiones. Sin embargo, estos modelos no suelen estar disponibles de formapráctica para personas no especializadas en sistemas informáticos o sin accesoa software específico. Este trabajo presenta un sistema web que automatiza la ejecución dealgunos modelos y la visualización de sus resultados. El mismo puede accederseen un sitio de internet público.Fil: Díaz, Ariel I.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Balmaceda, Leandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Rostagno, Adrian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Aggio, Santiago Lujan. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Molinari, Franco Ariel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Damiani, Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Chantre Balacca, Guillermo Ruben. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Blanco, Anibal Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Iparraguirre, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaXII Congreso Argentino de AgroInformática y 49 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación OperativaBuenos AiresArgentinaSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

An open source quantitative evaluation framework for automatic video summarization algorithms

The creation, consumption, and manipulation of video play a central role in everyday life as the amount of video data is growing at an exponential rate. Video summarization consists on producing a condensed output from a video that allows humans to rapidly understand and browse the content of the original source. Although there are several evaluation approaches proposed in the literature, multiple challenges make the quantitative evaluation of a summarization a complex process. In this paper we present a completely open video summarization evaluation framework that is compatible with existing datasets and published results. Standard metrics are considered and a new metric that captures unbalanced-class video summarization evaluation is proposed. Two legacy datasets are integrated in a standard format. Finally, new quantitative results based on already published algorithms are presented.Fil: Balmaceda, Leandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Diaz, Ariel I.. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Rostagno, Adrian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaFil: Aggio, Santiago Lujan. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Blanco, Anibal Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Iparraguirre, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Bahía Blanca; ArgentinaSAIV - Simposio Argentino de Imágenes y VisiónSaltaArgentinaSociedad Argentina de InformáticaUniversidad Nacional de Salt