Deep Learning for Traffic Prediction with an Application to Traffic Lights Optimization.

This work proposes the use of deep neural networks for the prediction of traffic variables for measuring traffic congestion. Deep neural networks are used in this work in order to determine how much time each vehicle spends in traffic, considering a certain amount of vehicles in the traffic network and traffic light configurations. A genetic algorithm is also implemented that finds an optimal traffic light configuration. With the implementation of a deep neural network for the simulation of traffic instead of using a simulation software, the computation time of the fitness function in the genetic algorithm improved considerably, with a decrease of precision of less than 10%. Genetic algorithms are used in order to show how useful deep neural networks models can be when dealing with vehicular flow slowdown.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Inteligencia artificial al servicio de la salud pública: caso de estudio detección temprana de focos larvarios de mosquitos.

Las enfermedades transmitidas por mosquitos se consideran emergentes y en constante aumento debido al crecimiento de la población y cambio climático. Con el fin de monitorear la ocurrencia de brotes de larvas de mosquitos, una identificación de larvas. Se ha desarrollado un sistema basado en la detección y clasificación de objetos mediante visión artificial y aprendizaje automático desarrollado y evaluado. Para ello, se utilizaron 45 imágenes de muestra de un recipiente con agua que contenía Se han recolectado mosquitos en estado larval y pupal. El detector basado en la umbralización adaptativa y la detección de contornos pudo encontrar todos los objetos relevantes en las imágenes de muestra. Para identificar cada objeto encontrado por el detector como larva o no, un clasificador basado en HOG y SVM, y otro basado en CNN han sido entrenados y evaluados, obteniendo valores F1 de 0.951 y 0.991 respectivamente.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Definition and Application of a Computational Parameter for the Quantitative Production of Hydroponic Tomatoes Based on Artificial Neural Networks and Digital Image Processing.

This work presents an alternative method, referred to as Productivity Index or PI, to quan tify the production of hydroponic tomatoes using computer vision and neural networks, in contrast to other well-known metrics, such as weight and count. This new method also allows the automation of processes, such as tracking of tomato growth and quality control. To compute the PI, a series of computational processes are conducted to calculate the total pixel area of the displayed tomatoes and obtain a quantitative indicator of hydroponic crop production. Using the PI, it was possible to identify objects belonging to hydroponic tomatoes with an error rate of 1.07%. After the neural networks were trained, the PI was applied to a full crop season of hydroponic tomatoes to show the potential of the PI to monitor the growth and maturation of tomatoes using different dosages of nutrients. With the help of the PI, it was observed that a nutrient dosage diluted with 50% water shows no difference in yield when compared with the use of the same nutrient with no dilution.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Diseño e implementación de un sistema de monitoreo de calidad de aire

Se puede elegir el agua para beber o los alimentos para comer, pero no se puede elegir el aire para respirar. La contaminación del aire es un problema primordial, que influye directamente en la salud de las personas, el bienestar general de una comunidad y su desarrollo socioeconómico. Para poder gestionar esta problemática y tomar las decisiones adecuadas en pos de una solución se necesita conocer el estado de la calidad del aire y tener un diagnóstico del problema.CONACYT – Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Diseño e Implementación de un Sistema de Monitoreo de Calidad del Aire

El objetivo principal del presente trabajo es el de diseñar e implementar un sistema electrónico-computacional capaz de monitorear la calidad del aire y de extraer conocimiento relevante de este.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Calidad de datos en el monitoreo de aguas mediante sensores remotos estáticos aplicados en la cuenca del Lago Ypacaraí, Paraguay

El presente trabajo trata del monitoreo de calidad de aguas de forma remota mediante sensores estáticos en la cuenca del Lago Ypacaraí, la cual se encuentra ubicada entre los departamentos de Central, Cordillera y Paraguarí del Paraguay. Uno de los problemas asociados a la trasmisión de datos de calidad de aguas de manera remota, trata sobre la cantidad de mediciones que el sensor pudiera realizar y la calidad final de los mismos; con el fin de optimizar el registro de datos con sensores móviles programados en un vehículo autónomo de superficie para el estudio de calidad del agua en lagos y lagunas, se ha estudiado el comportamiento de un sensor estático que ha considerado los datos obtenidos en el Río Salado dentro de la campaña de monitoreo de la cuenca del Lago realizado por la entidad hidroeléctrica ITAIPU Binacional.CONACYT – Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Design and Implementation of a Counting and Differentiation System for Vehicles through Video Processing

This paper presents a self-sustaining mobile system for counting and classification of vehicles through processing video. It proposes a counting and classification algorithm divided in four steps that can be executed multiple times in parallel in a SBC (Single Board Computer), like the Raspberry Pi 2, in such a way that it can be implemented in real time. The first step of the proposed algorithm limits the zone of the image that it will be processed. The second step performs the detection of the mobile objects using a BGS (Background Subtraction) algorithm based on the GMM (Gaussian Mixture Model), as well as a shadow removal algorithm using physical-based features, followed by morphological operations. In the first step the vehicle detection will be performed by using edge detection algorithms and the vehicle following through Kalman filters. The last step of the proposed algorithm registers the vehicle passing and performs their classification according to their areas. An auto-sustainable system is proposed, powered by batteries and photovoltaic solar panels, and the data transmission is done through GPRS (General Packet Radio Service)eliminating the need of using external cable, which will facilitate it deployment and translation to any location where it could operate. The self-sustaining trailer will allow the counting and classification of vehicles in specific zones with difficult access

Diseño e implementación de un mecanismo de inyección de nutrientes aplicado a un invernadero hidropónico.

Las condiciones climáticas severas, las deficiencias nutricionales del suelo, la escasez de agua y la contaminación por tecnologías químicas como pesticidas son algunas de las causas que propiciaron el nacimiento de la técnica de cultivo conocida como hidroponía, que se basa en el cultivo sin suelo, llevando un control exhaustivo de los nutrientes y el agua que consumen las plantas. Este trabajo consiste en el diseño de un sistema de inyección de solución nutritiva, que proporcionar a al tanque alimentador del cultivo, de forma automática, de los nutrientes necesarios para la alimentación balanceada de las plantas. El desarrollo comprende el estudio de las soluciones nutritivas, el estado del arte de la inyección automatizada de nutrientes en cultivos, el desarrollo del hardware, de los algoritmos para controlar la inyección y de la Interfaz Gráfica y el proceso de verificación. Este ultimo proceso se llevó a cabo con tanques en condiciones de laboratorio y en condiciones de ´ Invernadero, demostrándose el funcionamiento correcto del dispositivo en estas condiciones y la correcta implementación de las funciones deseadas.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencia y TecnologíaPROCIENCI

Definition and Application of a Computational Parameter for the Quantitative Production of Hydroponic Tomatoes Based on Artificial Neural Networks and Digital Image Processing

This work presents an alternative method, referred to as Productivity Index or PI, to quantify the production of hydroponic tomatoes using computer vision and neural networks, in contrast to other well-known metrics, such as weight and count. This new method also allows the automation of processes, such as tracking of tomato growth and quality control. To compute the PI, a series of computational processes are conducted to calculate the total pixel area of the displayed tomatoes and obtain a quantitative indicator of hydroponic crop production. Using the PI, it was possible to identify objects belonging to hydroponic tomatoes with an error rate of 1.07%. After the neural networks were trained, the PI was applied to a full crop season of hydroponic tomatoes to show the potential of the PI to monitor the growth and maturation of tomatoes using different dosages of nutrients. With the help of the PI, it was observed that a nutrient dosage diluted with 50% water shows no difference in yield when compared with the use of the same nutrient with no dilution