Detección automática de enfermedades en abejas melíferas

Fil: Universidad Nacional de Río Negro

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Castro, Patricio Nicolás
Otros Autores: Britos, Paola Verónica
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias de la Computación e Información
Detección de enfermedades
Esporas
Varroas
Visión artificial
Desarrollo web
Java
Acceso en línea:http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11931
Aporte de:
Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) de Universidad Nacional de Río Negro
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spelling I65-R171-20.500.12049-119312024-08-28T13:12:14Z application/pdf info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 2017 Fil: Universidad Nacional de Río Negro Detección automática de enfermedades en abejas melíferas Castro, Patricio Nicolás Britos, Paola Verónica Cambarieri, Mauro Germán Ciencias de la Computación e Información Detección de enfermedades Esporas Varroas Visión artificial Desarrollo web Java Ciencias de la Computación e Información - El presente trabajo propone una solución basada en técnicas de visión artificial para automatizar el proceso de detección de enfermedades en abejas melíferas. La herramienta permite generar apiarios con su información correspondiente y asociar imágenes al mismo. Luego se procesan dichas imágenes donde los resultados informan el número de esporas y varroas presentes en cada imagen y en el total del apiario para cada una de las enfermedades consideradas. En el proyecto se diseña e implementa una Aplicación Web que sirve de ayuda a los laboratoristas y los apicultores para el análisis y el diagnóstico de dos enfermedades que afectan a las abejas melíferas llamadas nosemosis y varroasis. El trabajo se realizó en colaboración con los biólogos: el Dr. Sergio Damian Abate y la Lic. Paola Andrea Pizzingrilli, que participaron en la adquisición de las imágenes y en la posterior validación de los resultados. El marco de trabajo utilizado es Scrum ya que permite adaptarse de manera fácil a los cambios y responder de manera rápida a los requerimientos solicitados. Además, para la implementación se emplean tecnologías basadas en el lenguaje de programación Java junto con la librería OpenCV, que implementa los algoritmos de visión artificial. Busso, Valeria Jessica (2023). Las funciones de la evaluación de los aprendizajes en el aula. Una mirada acerca de las prácticas docentes de la carrera de Kinesiología y Fisiatría de la UNRN. Trabajo final de posgrado. Universidad Nacional de Río Negro. http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11931 es
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