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Welcome to the web server of "Clasificación de Patrones y Análisis de Imágenes" group of Extremadura University. Our works are centered in applications of Pattern Recognition. We use Softcomputing (mainly Neural Networks and Genetic Algorithms), statistic (ICA, PCA), parallel processing (Beowulf cluster) and image analysis techniques. More information about us in Research Groups Catalog at UEX web server. |
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AgroFieldDetect: Sistema robótico guiado por RTK-GPS para identificación en campo de viñedos. |
| Título: | AgroFieldDetect: Sistema robótico guiado por RTK-GPS para identificación en campo de viñedos.
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Entidad financiadora:
| Cátedra Teléfonica de la UEx |
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Duración: | Noviembre 2020 - Mayo 2021 |
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Entidades participantes:
| Universidad de Extremadura |
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Investigador principal: | Carlos J. García Orellana
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| Participantes CAPI: | 2 (Total: 3)
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Cuantía:
| 3000 €
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| Descripción: | El proyecto AgroFieldDetect (http://catedratelefonica.unex.es/agrofielddetect-sistema-robotico-guiado-por-rtk-gps-para-identificacion-en-campo-de-vinedos/ ) 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 2020. |
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| Vídeo: | Ver vídeo
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TFM - Desarrollo de un sistema autoguiado para la monitorización de cultivos (2018) |
| Título: | Desarrollo de un sistema autoguiado para la monitorización de cultivos
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| Alumno: | Eugenio Abengózar García-Moreno |
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Tipo: | Trabajo Fin de Máster |
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| Títulación: | Máster Universitario en Gestión de la Innovación Tecnológica
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Calificación: | Matricula de Honor
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| Año: | 2018 |
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| Directores: | Carlos J. García Orellana y Miguel Macías Macías
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| Resumen: | En este Trabajo de Fin de Máster se aborda el desarrollo de una plataforma middleware que pueda ser empleada como soporte para la monitorización de variables agroambientales. Esta plataforma se integrará además en una base móvil autoguiada que permita el estudio de dichas variables de manera remota y no vigilada.
Todo el desarrollo se ha hecho dentro del marco del Internet de las Cosas (IoT), permitiendo así que todo el control y todos los resultados de la plataforma se encuentren a través de varios servicios abiertos y accesibles.
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