%0 Journal Article 
%A Ros Sánchez, María Inmaculada
%T Design of an intelligent mobile system to facilitate the phenotyping process in Precision Agriculture

%D 2020
%U http://hdl.handle.net/10317/8917
%X En este TFG se propone el diseño e implementación de una herramienta que pueda ejecutarse como una aplicación móvil para aprovechar las ventajas del proceso de fenotipado basado en técnicas de Visión Artificial que utilizan métodos de Deep Learning y que permite obtener datos sobre las propiedades fenotípicas de las plantas a través de un procedimiento automático. Esto puede facilitar a los usuarios el proceso de realizar estimaciones sobre productividad o calidad, entre otras, a pie de cultivo, a través de información objetiva obtenida mediante cámaras de bajo coste.
El proceso de fenotipado basado en técnicas de Visión Artificial que utilizan métodos de Deep Learning permite obtener datos sobre las propiedades fenotípicas de las plantas a través de un procedimiento automático. Este proceso, sin embargo, no es fácilmente accesible para los interesados en el ámbito agronómico, por ello, la creación de herramientas ejecutables en dispositivos móviles inteligentes que permitan que cualquier usuario evalúe de manera automática dichas características fenotípicas aprovechando los resultados de estos procesos es especialmente interesante, y podría suponer grandes ventajas para realizar estimaciones sobre productividad o calidad, entre otras, a pie de cultivo. El objetivo fundamental de este Trabajo Fin de Grado (TFG), es el desarrollo de una aplicación para dispositivos móviles inteligentes que facilite el uso de herramientas de automatización del proceso de fenotipado en plantas (principalmente frutales), y que pueda utilizarse de manera sencilla en el ámbito de la Agricultura de Precisión. Para lograr este objetivo, se proponen los siguientes subobjetivos específicos: - Análisis y estudio de aplicaciones similares, principalmente en entornos Android. - Análisis y diseño de la herramienta. - Integración de TensorFlow Lite para permitir el uso de herramientas de Deep Learning existentes en el proceso de caracterización fenotípica mediante Visión Artificial. - Análisis sobre el uso de sistemas de Deep Learning de forma remota, utilizando el dispositivo móvil como cliente. - Comparativa entre el uso de TensorFlow de forma remota o a través de la versión Lite para dispositivos móviles inteligentes. - Implementación de la aplicación y validación a pie de campo
%K Ingeniería de Sistemas y Automática
%K Inteligencia artificial
%K Artificial intelligence
%K Agricultura
%K Agriculture
%K 1203.04 Inteligencia Artificial
%K 5102.01 Agricultura
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN