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dc.contributor.advisor Hernández Guimarans, Pablo es
dc.contributor.author Assandri Fieguth, Brandon David es
dc.contributor.author Estragó Bonifacino, Santiago Javier es
dc.contributor.author Robayna Cenni, Ignacio Nicolás es
dc.contributor.author Méndez Coscia, Diego Santiago es
dc.date.accessioned 2017-07-07T16:18:13Z
dc.date.available 2017-07-07T16:18:13Z
dc.date.issued 2017 es
dc.identifier.citation Méndez Coscia, D. S. (2017). Reconocimiento de imágenes para el agro (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://dspace.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/3400 es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11968/3400
dc.description Incluye bibliografía y anexos es
dc.description.abstract El proyecto describe la creación de un prototipo para apoyar a los productores rurales a tener acceso a consultores calificados a partir de una aplicación móvil. Normalmente, las grandes empresas agrícolas cuentan con grupos de asesores con el fin de actuar ante cualquier problema en los cultivos. Sin embargo, los pequeños productores no cuentan con los mismos recursos y suelen recurrir a consejos de vecinos, no siempre obteniendo la información más acertada o efectiva. Como forma de solucionar dicha problemática se acordó con la empresa cliente Quanam, el desarrollo de un prototipo funcional que consta de dos aplicaciones: una móvil para los usuarios finales y un sitio web de carácter administrativo. La aplicación móvil se utiliza para consultar y recibir un diagnóstico estimativo de la enfermedad que un cultivo padece, junto con información útil, acciones recomendadas y una lista de asesores a los cuales puede contactar. Además, agrega una sección de reportes históricos de las enfermedades diagnosticadas, un mapa fitopatológico que permite a los productores y asesores tener información actualizada, optimizar los tiempos y la calidad de sus conclusiones. El sitio web es de uso interno del cliente, cuenta con un modelo cognitivo de reconocimiento de imágenes en donde se pueden también gestionar los usuarios, gestionar las enfermedades y entrenar a dicho modelo. Las tecnologías utilizadas fueron Xamarin para la aplicación móvil y NodeJS para la lógica del negocio. Además, se eligió Bluemix como plataforma en la nube y se utilizó IBM Watson para el reconocimiento de imágenes. es
dc.format.extent 348 p. diagrs., tbls es
dc.language Español. es
dc.publisher Universidad ORT Uruguay es
dc.subject PROYECTOS-LAN es
dc.subject AGRICULTURA es
dc.subject APLICACIONES MÓVILES es
dc.subject APLICACIONES WEB es
dc.subject SOFTWARE-DESARROLLO es
dc.subject CULTIVOS-PLAGAS Y ENFERMEDADES es
dc.subject SOFTWARE FACTORY es
dc.title Reconocimiento de imágenes para el agro es
dc.type Trabajo final de carrera es
ort.thesis.degreegrantor Facultad de Ingeniería es
ort.thesis.degreelevel Carrera Universitaria es
ort.thesis.degreename Licenciado en Sistemas es
ort.thesis.degreetype Proyecto es
ort.thesis.note Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería es
dc.contributor.tribunal Garbervetsky, Diego David es
dc.contributor.tribunal Matalonga Motta, Santiago es
dc.relation.other https://bibliotecas.ort.edu.uy/bibid/85480 es
ort.thesis.career FI - Licenciatura en Sistemas - AN es


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