Tool for implementing automated irrigation using IoT in Small-Scale agriculture

El cambio climático es una realidad que presenta consecuencias en diferentes ámbitos del ser humano. Uno de estos ámbitos es la agricultura, la cual en los últimos años se ha visto afectada por factores como lo son la necesidad de incrementó de la producción de alimentos, la disminución de zonas de cultivo y el uso eficiente de los recursos naturales. Lo anteriormente descrito ha llevado al sector agrícola a incorporar un componente sostenible y resiliente, que permita poder suplir las necesidades del mundo actual. En la actualidad, la agricultura sostenible no es una realidad en la mayoría de las zonas de cultivos. Es evidente que los requerimientos y necesidades tecnológicas no se han visto solucionadas, esto debido a que no se han implementado de manera correcta las tecnologías emergentes, la cuales en algunos casos, no son adecuadas al contexto o simplemente, los componentes tecnológicos en su mayoría se encuentran fuera del alcance de los pequeños y medianos productores campesinos. Así mismo, existe analfabetismo tecnológico en los mismos, producto de la inexistente cultura de investigación sobre esta área. El presente documento tiene como finalidad, presentar una solución técnica a los pequeños agricultores campesinos, la cual es una herramienta Móvil para la implementación de riego automatizado empleando IOT en agricultura de pequeña escala. La herramienta Móvil propondrá un sistema a implementar en sus zonas de cultivo, con el fin de incrementar la productividad de sus unidades de producción agropecuaria, aumentar la diversificación y programación del cultivo, mejora la calidad, ayudar a la prevención y reducción defectos por eventos climáticos como la sequía o las heladas y así mismo, aportar a la gestión sostenible de la tierra, el agua, los recursos naturales y la disminución dela presión sobre el recurso hídrico.INTRODUCCIÓN ...........................................................11 1 MARCO TEÓRICO ........................................................15 1.1 MARCO CONCEPTUAL ...................................................15 1.2 MARCO REFERENCIAL...................................................17 2 METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN .........................................20 3 RESULTADOS ...........................................................23 3.1 RESULTADOS DEL OBJETIVO ESPECÍFICO 1 ...............................24 3.2 RESULTADOS DEL OBJETIVO ESPECÍFICO 2 ...............................27 3.3 RESULTADOS DEL OBJETIVO ESPECÍFICO 3 ...............................39 3.3.1 ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS .......................................39 3.3.2 DISEÑO ...........................................................41 3.3.3 CODIFICACIÓN .....................................................43 3.3.4 PRUEBAS E INTEGRACIÓN ............................................47 3.3.5 LIBERACIÓN DEL ENTREGABLE. .......................................49 3.3.6 DIVULGACIÓN DE LOS RESULTADOS. ...................................49 4 CONCLUSIONES .........................................................51 5 RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS ...................................52 BIBLIOGRAFÍA ...........................................................53MaestríaClimate change is a reality that has consequences in different areas of the human being. One of these areas is agriculture, which in recent years has been affected by factors such as the need to increase food production, the reduction of agricultural areas and the efficient use of natural resources. The foregoing has led the agricultural sector to incorporate a sustainable and resilient component that can meet the needs of today’s world. At present, sustainable agriculture is not a reality in most crop areas. It is evident that the technological requirements and needs have not been solved, this because the emerging technologies have not been implemented correctly, which in some cases, are not appropriate to the context or simply, The technological components are mostly beyond the reach of small and medium-sized peasant producers. Likewise, there is technological illiteracy in them, a product of the non-existent culture of research in this area. The purpose of this document is to present a technical solution to small farmers, which is a Mobile tool for the implementation of automated irrigation using IOT in small-scale agriculture. The Mobile tool will propose a system to be implemented in their areas of cultivation, in order to increase the productivity of their agricultural production units, increase diversification and crop programming, improving quality, helping to prevent and reduce the effects of climate events such as drought or frost, and contributing to the sustainable management of land, water, natural resources and reducing pressure on water resources.Modalidad Virtua

Modelo Acústico y de Lenguaje del Idioma Español para el dialecto Cucuteño, Orientado al Reconocimiento Automático del Habla

 Context: Automatic speech recognition requires the development of language and acoustic models for different existing dialects. The purpose of this research is the training of an acoustic model, a statistical language model and a grammar language model for the Spanish language, specifically for the dialect of the city of San Jose de Cucuta, Colombia, that can be used in a command control system. Existing models for the Spanish language have problems in the recognition of the fundamental frequency and the spectral content, the accent, pronunciation, tone or simply the language model for Cucuta's dialect.Method: in this project, we used Raspberry Pi B+ embedded system with Raspbian operating system which is a Linux distribution and two open source software, namely CMU-Cambridge Statistical Language Modeling Toolkit from the University of Cambridge and CMU Sphinx from Carnegie Mellon University; these software are based on Hidden Markov Models for the calculation of voice parameters. Besides, we used 1913 recorded audios with the voice of people from San Jose de Cucuta and Norte de Santander department. These audios were used for training and testing the automatic speech recognition system.Results: we obtained a language model that consists of two files, one is the statistical language model (.lm), and the other is the jsgf grammar model (.jsgf). Regarding the acoustic component, two models were trained, one of them with an improved version which had a 100 % accuracy rate in the training results and 83 % accuracy rate in the audio tests for command recognition. Finally, we elaborated a manual for the creation of acoustic and language models with CMU Sphinx software.Conclusions: The number of participants in the training process of the language and acoustic models has a significant influence on the quality of the voice processing of the recognizer. The use of a large dictionary for the training process and a short dictionary with the command words for the implementation is important to get a better response of the automatic speech recognition system. Considering the accuracy rate above 80 % in the voice recognition tests, the proposed models are suitable for applications oriented to the assistance of visual or motion impairment people.  Contexto: El reconocimiento automático del habla requiere el desarrollo de modelos de lenguaje y modelos acústicos para los diferentes dialectos que existen. El objeto de esta investigación es el entrenamiento de un modelo acústico, un modelo de lenguaje estadístico y un modelo de lenguaje gramatical para el idioma español, específicamente para el dialecto de la ciudad de San José de Cúcuta, Colombia, que pueda ser utilizado en un sistema de control por comandos. Lo anterior motivado en las deficiencias que presentan los modelos existentes para el idioma español, para el reconocimiento de la frecuencia fundamental y contenido espectral, el acento, la pronunciación, el tono o simplemente al modelo de lenguaje de la variante dialéctica de esta región.Método: Este proyecto utiliza el sistema embebido Raspberry Pi B+ con el sistema operativo Raspbian que es una distribución de Linux, y los softwares de código abierto CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit de la Universidad de Cambridge y CMU Sphinx de la Universidad Carnegie Mellon; los cuales se basan en los modelos ocultos de Markov para el cálculo de los parámetros de voz. Además, se utilizaron 1913 audios grabados por locutores de la ciudad de San José de Cúcuta y el departamento de Norte de Santander para el entrenamiento y las pruebas del sistema de reconocimiento automático del habla.Resultados: Se obtuvo un modelo de lenguaje que consiste de dos archivos, uno de modelo de lenguaje estadístico (. lm), y uno de modelo gramatical (. jsgf). Con relación a la parte acústica se entrenaron dos modelos, uno de ellos con una versión mejorada que obtuvo una tasa de acierto en el reconocimiento de comandos del 100% en los datos de entrenamiento y de 83% en las pruebas de audio. Por último, se elaboró un manual para la creación de los modelos acústicos y de lenguaje con el software CMU Sphinx.  Conclusiones: El número de participantes en el proceso de entrenamiento de los modelos acústicos y de lenguaje influye significativamente en la calidad del procesamiento de voz del reconocedor. Para obtener una mejor respuesta del sistema de Reconocimiento Automático del Habla es importante usar un diccionario largo para la etapa de entrenamiento y un diccionario corto con las palabras de comando para la implementación del sistema. Teniendo en cuenta que en las pruebas de reconocimiento se obtuvo una tasa de éxito mayor al 80% es posible usar los modelos creados en el desarrollo de un sistema de Reconocimiento Automático del Habla para una aplicación orientada a la asistencia de personas con discapacidad visual o incapacidad de movimiento

Propuesta de innovación docente para Filología: programa de inclusión del alumnado en la investigación universitaria y la adquisición de experiencias científicas y formativas

El presente proyecto busca satisfacer la creciente voluntad de participación del alumnado en los procesos y ámbitos académicos profesionales, dinamizando su interacción con el cuerpo docente, así como la apertura de horizontes laborales a nivel universitario. Se incentivará el aprendizaje y la producción personal del alumno mediante la adición de vías participativas más allá de las curriculares, y se reforzará el funcionamiento de aquéllas merced al desarrollo de metodologías donde sus actividades investigadoras y creativas encuentren una respuesta y supervisión más inmediata del profesorado. Estas iniciativas pavimentarán las futuras incursiones académicas del alumno que desee realizarlas y supondrán una mejora en los planteamientos teóricos y prácticos del que participan el resto. Es un proyecto que emana de iniciativas ya existentes tanto entre el alumnado como entre el cuadro docente; sus repercusiones, aunque académicas, son eminentemente prácticas, en tanto que revitalizan la utilidad intelectual, personal y académica del grado y conectan los conocimientos de éste con las ramificaciones que un personal docente transversal es capaz de ofrecer. Los apartados del proyecto son los siguientes: 1) Intermedialidad literaria a través de métodos de literatura comparada y contrastiva. 2) Iniciación del alumnado en las publicaciones y cauces de expresión académicos, con hincapié en habilidades de revisión y edición de textos. 3) Fortalecer y formalizar las iniciativas ya existentes de cooperación investigadora entre el alumnado y el personal docente. 4) Motivar el progreso académico de los primeros mediante manifestaciones más evidentes de su esfuerzo y de sus posibilidades de integración en el cuadro investigador. 5) Facilitar las labores docentes gracias a vínculos más auténticos e inmediatos con el alumno. 6) Revitalizar la vida de la facultad a través del incremento en actividades extracurriculares del orden de seminarios, conferencias, comunicaciones y publicaciones. Este conjunto de actividades darían pues, lugar, a un proyecto de gran capacidad formativa

Acoustic and Language Modeling for Speech Recognition of a Spanish Dialect from the Cucuta Colombian Region

  Contexto: El reconocimiento automático del habla requiere el desarrollo de modelos de lenguaje y modelos acústicos para los diferentes dialectos que existen. El objeto de esta investigación es el entrenamiento de un modelo acústico, un modelo de lenguaje estadístico y un modelo de lenguaje gramatical para el idioma español, específicamente para el dialecto de la ciudad de San José de Cúcuta, Colombia, que pueda ser utilizado en un sistema de control por comandos. Lo anterior motivado en las deficiencias que presentan los modelos existentes para el idioma español, para el reconocimiento de la frecuencia fundamental y contenido espectral, el acento, la pronunciación, el tono o simplemente al modelo de lenguaje de la variante dialéctica de esta región.Método: Este proyecto utiliza el sistema embebido Raspberry Pi B+ con el sistema operativo Raspbian que es una distribución de Linux, y los softwares de código abierto CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit de la Universidad de Cambridge y CMU Sphinx de la Universidad Carnegie Mellon; los cuales se basan en los modelos ocultos de Markov para el cálculo de los parámetros de voz. Además, se utilizaron 1913 audios grabados por locutores de la ciudad de San José de Cúcuta y el departamento de Norte de Santander para el entrenamiento y las pruebas del sistema de reconocimiento automático del habla.Resultados: Se obtuvo un modelo de lenguaje que consiste de dos archivos, uno de modelo de lenguaje estadístico (. lm), y uno de modelo gramatical (. jsgf). Con relación a la parte acústica se entrenaron dos modelos, uno de ellos con una versión mejorada que obtuvo una tasa de acierto en el reconocimiento de comandos del 100% en los datos de entrenamiento y de 83% en las pruebas de audio. Por último, se elaboró un manual para la creación de los modelos acústicos y de lenguaje con el software CMU Sphinx.  Conclusiones: El número de participantes en el proceso de entrenamiento de los modelos acústicos y de lenguaje influye significativamente en la calidad del procesamiento de voz del reconocedor. Para obtener una mejor respuesta del sistema de Reconocimiento Automático del Habla es importante usar un diccionario largo para la etapa de entrenamiento y un diccionario corto con las palabras de comando para la implementación del sistema. Teniendo en cuenta que en las pruebas de reconocimiento se obtuvo una tasa de éxito mayor al 80% es posible usar los modelos creados en el desarrollo de un sistema de Reconocimiento Automático del Habla para una aplicación orientada a la asistencia de personas con discapacidad visual o incapacidad de movimiento. Context: Automatic speech recognition requires the development of language and acoustic models for different existing dialects. The purpose of this research is the training of an acoustic model, a statistical language model and a grammar language model for the Spanish language, specifically for the dialect of the city of San Jose de Cucuta, Colombia, that can be used in a command control system. Existing models for the Spanish language have problems in the recognition of the fundamental frequency and the spectral content, the accent, pronunciation, tone or simply the language model for Cucuta's dialect.Method: in this project, we used Raspberry Pi B+ embedded system with Raspbian operating system which is a Linux distribution and two open source software, namely CMU-Cambridge Statistical Language Modeling Toolkit from the University of Cambridge and CMU Sphinx from Carnegie Mellon University; these software are based on Hidden Markov Models for the calculation of voice parameters. Besides, we used 1913 recorded audios with the voice of people from San Jose de Cucuta and Norte de Santander department. These audios were used for training and testing the automatic speech recognition system.Results: we obtained a language model that consists of two files, one is the statistical language model (.lm), and the other is the jsgf grammar model (.jsgf). Regarding the acoustic component, two models were trained, one of them with an improved version which had a 100 % accuracy rate in the training results and 83 % accuracy rate in the audio tests for command recognition. Finally, we elaborated a manual for the creation of acoustic and language models with CMU Sphinx software.Conclusions: The number of participants in the training process of the language and acoustic models has a significant influence on the quality of the voice processing of the recognizer. The use of a large dictionary for the training process and a short dictionary with the command words for the implementation is important to get a better response of the automatic speech recognition system. Considering the accuracy rate above 80 % in the voice recognition tests, the proposed models are suitable for applications oriented to the assistance of visual or motion impairment people

Modelo Acústico y de Lenguaje del Idioma Español para el dialecto Cucuteño, Orientado al Reconocimiento Automático del Habla

Context: Automatic speech recognition requires the development of language and acoustic models for different existing dialects. The purpose of this research is the training of an acoustic model, a statistical language model and a grammar language model for the Spanish language, specifically for the dialect of the city of San Jose de Cucuta, Colombia, that can be used in a command control system. Existing models for the Spanish language have problems in the recognition of the fundamental frequency and the spectral content, the accent, pronunciation, tone or simply the language model for Cucuta's dialect.Method: in this project, we used Raspberry Pi B+ embedded system with Raspbian operating system which is a Linux distribution and two open source software, namely CMU-Cambridge Statistical Language Modeling Toolkit from the University of Cambridge and CMU Sphinx from Carnegie Mellon University; these software are based on Hidden Markov Models for the calculation of voice parameters. Besides, we used 1913 recorded audios with the voice of people from San Jose de Cucuta and Norte de Santander department. These audios were used for training and testing the automatic speech recognition system.Results: we obtained a language model that consists of two files, one is the statistical language model (.lm), and the other is the jsgf grammar model (.jsgf). Regarding the acoustic component, two models were trained, one of them with an improved version which had a 100 % accuracy rate in the training results and 83 % accuracy rate in the audio tests for command recognition. Finally, we elaborated a manual for the creation of acoustic and language models with CMU Sphinx software.Conclusions: The number of participants in the training process of the language and acoustic models has a significant influence on the quality of the voice processing of the recognizer. The use of a large dictionary for the training process and a short dictionary with the command words for the implementation is important to get a better response of the automatic speech recognition system. Considering the accuracy rate above 80 % in the voice recognition tests, the proposed models are suitable for applications oriented to the assistance of visual or motion impairment people.Contexto: El reconocimiento automático del habla requiere el desarrollo de modelos de lenguaje y modelos acústicos para los diferentes dialectos que existen. El objeto de esta investigación es el entrenamiento de un modelo acústico, un modelo de lenguaje estadístico y un modelo de lenguaje gramatical para el idioma español, específicamente para el dialecto de la ciudad de San José de Cúcuta, Colombia, que pueda ser utilizado en un sistema de control por comandos. Lo anterior motivado en las deficiencias que presentan los modelos existentes para el idioma español, para el reconocimiento de la frecuencia fundamental y contenido espectral, el acento, la pronunciación, el tono o simplemente al modelo de lenguaje de la variante dialéctica de esta región.Método: Este proyecto utiliza el sistema embebido Raspberry Pi B+ con el sistema operativo Raspbian que es una distribución de Linux, y los softwares de código abierto CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit de la Universidad de Cambridge y CMU Sphinx de la Universidad Carnegie Mellon; los cuales se basan en los modelos ocultos de Markov para el cálculo de los parámetros de voz. Además, se utilizaron 1913 audios grabados por locutores de la ciudad de San José de Cúcuta y el departamento de Norte de Santander para el entrenamiento y las pruebas del sistema de reconocimiento automático del habla.Resultados: Se obtuvo un modelo de lenguaje que consiste de dos archivos, uno de modelo de lenguaje estadístico (. lm), y uno de modelo gramatical (. jsgf). Con relación a la parte acústica se entrenaron dos modelos, uno de ellos con una versión mejorada que obtuvo una tasa de acierto en el reconocimiento de comandos del 100% en los datos de entrenamiento y de 83% en las pruebas de audio. Por último, se elaboró un manual para la creación de los modelos acústicos y de lenguaje con el software CMU Sphinx.  Conclusiones: El número de participantes en el proceso de entrenamiento de los modelos acústicos y de lenguaje influye significativamente en la calidad del procesamiento de voz del reconocedor. Para obtener una mejor respuesta del sistema de Reconocimiento Automático del Habla es importante usar un diccionario largo para la etapa de entrenamiento y un diccionario corto con las palabras de comando para la implementación del sistema. Teniendo en cuenta que en las pruebas de reconocimiento se obtuvo una tasa de éxito mayor al 80% es posible usar los modelos creados en el desarrollo de un sistema de Reconocimiento Automático del Habla para una aplicación orientada a la asistencia de personas con discapacidad visual o incapacidad de movimiento

Modelo Acústico y de Lenguaje del Idioma Español para el dialecto Cucuteño, Orientado al Reconocimiento Automático del Habla

Contexto: El reconocimiento automático del habla requiere el desarrollo de modelos de lenguaje y modelos acústicos para los diferentes dialectos que existen. El objeto de esta investigación es el entrenamiento de un modelo acústico, un modelo de lenguaje estadístico y un modelo de lenguaje gramatical para el idioma español, específicamente para el dialecto de la ciudad de San José de Cúcuta, Colombia, que pueda ser utilizado en un sistema de control por comandos. Lo anterior motivado en las deficiencias que presentan los modelos existentes para el idioma español, para el reconocimiento de la frecuencia fundamental y contenido espectral, el acento, la pronunciación, el tono o simplemente al modelo de lenguaje de la variante dialéctica de esta región. Método: Este proyecto utiliza el sistema embebido Raspberry Pi B+ con el sistema operativo Raspbian que es una distribución de Linux, y los softwares de código abierto CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit de la Universidad de Cambridge y CMU Sphinx de la Universidad Carnegie Mellon; los cuales se basan en los modelos ocultos de Markov para el cálculo de los parámetros de voz. Además, se utilizaron 1913 audios grabados por locutores de la ciudad de San José de Cúcuta y el departamento de Norte de Santander para el entrenamiento y las pruebas del sistema de reconocimiento automático del habla. Resultados: Se obtuvo un modelo de lenguaje que consiste de dos archivos, uno de modelo de lenguaje estadístico (. lm), y uno de modelo gramatical (. jsgf). Con relación a la parte acústica se entrenaron dos modelos, uno de ellos con una versión mejorada que obtuvo una tasa de acierto en el reconocimiento de comandos del 100% en los datos de entrenamiento y de 83% en las pruebas de audio. Por último, se elaboró un manual para la creación de los modelos acústicos y de lenguaje con el software CMU Sphinx.   Conclusiones: El número de participantes en el proceso de entrenamiento de los modelos acústicos y de lenguaje influye significativamente en la calidad del procesamiento de voz del reconocedor. Para obtener una mejor respuesta del sistema de Reconocimiento Automático del Habla es importante usar un diccionario largo para la etapa de entrenamiento y un diccionario corto con las palabras de comando para la implementación del sistema. Teniendo en cuenta que en las pruebas de reconocimiento se obtuvo una tasa de éxito mayor al 80% es posible usar los modelos creados en el desarrollo de un sistema de Reconocimiento Automático del Habla para una aplicación orientada a la asistencia de personas con discapacidad visual o incapacidad de movimiento