Los sistemas de conteo actuales en agricultura y ganadería de precisión son manuales, costosos y se realizan con base en muestreos estadísticos. Consecuentemente, una herramienta que permita precisar y optimizar el sistema de conteo a través del procesamiento de imágenes sería fundamental para evaluar la cantidad de plantas en estadios tempranos, la calidad de los cultivos en el tiempo o el conteo exacto de cabezas de ganado. El proyecto plantea el desarrollo de un prototipo de un sistema software para realizar el conteo de poblaciones de plantas y/o ganado mediante técnicas de visión artificial aplicadas sobre videos tomados desde un dron que sobrevuela el campo o desde cámara en tierra. Se generó un corpus de videos propios para cada aplicación cubriendo diversas alturas y perspectiva del dispositivo de captura, diferentes cultivos y variaciones en las condiciones ambientales. Los resultados fueron satisfactorios en todos los escenarios experimentados, haciendo posible validar el prototipo a fin de escalar a una versión comercial que incorpore robustez frente a variaciones en coloración de objetos, tipos de campo, condiciones ambientales, entre otras.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ
