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WeedDL: detección automática de malezas en tiempo real |
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| Título: | WeedDL: detección automática de malezas en tiempo real
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Entidad financiadora:
| Cátedra Teléfonica de la UEx |
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Duración: | Septiembre 2019 - Marzo 2020 |
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Entidades participantes:
| Universidad de Extremadura |
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Investigador principal: | Miguel Macías Macías
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| Participantes CAPI: | 2 (Total: 4)
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Cuantía:
| 3000 €
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| Descripción: | El proyecto WeedDL (http://catedratelefonica.unex.es/conoce-el-proyecto-weeddl-deteccion-automatica-de-malezas-en-tiempo-real/ ) obtuvo uno de los premios anuales de la catedra telefónica a proyectos relacionados con IoT, Big Data, Machine Learning y Blockchain para el sector agroganadero dentro de la convocatoria de 2019. WeedDl es un proyecto multidisciplinar (https://twitter.com/Proyecto_WeedDL ) en el que se pretenden aplicar los últimos avances de la inteligencia artificial en el campo de la detección de objetos en imágenes al campo de la agricultura de precisión, más concretamente a la detección automática de malezas en cultivos para la modulación en el uso de herbicidas.
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Investigación