Examinando por Autor "Herrera Rozo, Fabio Andrés"

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    PublicaciónAcceso abierto
    An automatic crop rows generator using aerial high resolution images for precision agriculture
    (Universidad del Valle, 2019) Herrera Rozo, Fabio Andrés; Trujillo Uribe, Maria Patricia; Cabezas Troyano, Iván Mauricio
    Las imágenes de alta resolución espacial obtenidas por cámaras instaladas en vehículos aéreos no tripulados (drones) tienen un potencial significativo en la agricultura moderna, puesto que permiten mejorar la precisión y la eficiencia de algunas de las operaciones en campo a partir de su análisis e interpretación. Las líneas de surcado georreferenciadas son utilizadas como insumo para el guiado de maquinaria agrícola de precisión. La maquinaria en campo se apoya en sistemas globales de navegación por satélite cinemáticos y en tiempo real, los cuales son altamente precisos. La generación de líneas de surcado georreferenciadas es una tarea costosa y que consume mucho tiempo. En este proyecto se abordó el problema de la generación de líneas surcado en cultivos de caña de azúcar a través del procesamiento de imágenes y técnicas de visión por computador. Fue diseñado y construido un método automatizado para generar de forma rápida y precisa líneas de surcado georreferenciadas utilizando imágenes aéreas de alta resolución obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados. Fue desarrollada una herramienta computacional "Crop Rows Generator (CRG) v1.0" la cual se apoya en técnicas de visión por computador y bajo un enfoque de computación de alto rendimiento es capaz de procesar imágenes de gran tamaño y alta resolución y sobre estas imágenes detectar, generar y cartografiar líneas de surco en campos de cultivos de caña de azúcar de una manera fácil y precisa, con unos pocos clics. CRG es de código abierto y consta de una interface cliente (CRG-QGIS Plugin) integrada a manera de plugin dentro del software de SIG (QGIS Desktop), un núcleo de procesamiento que se encarga de las tareas más complejas y que se accede mediante una interfaz de línea de comandos (CRG {CLI) y a través de recursos expuestos sobre métodos HTTP en un API tipo REST (CRG-API). Generar líneas de surcado mediante la herramienta desarrollada optimiza el tiempo de proceso en m as de un 200% frente el método manual y en m as de un 650% frente a la generación realizada por un tractor. El desempeño en la generación de líneas de surco está por encima del 83% y en general la mayoría de los errores horizontales se encuentran en el rango de más o menos (2.5 a 10)cm.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicación móvil para la localización de actividades de turismo náutico en Juanchaco, Ladrilleros y la Barra con sistema de recomendación utilizando técnicas de machine learning.
    (Universidad del Valle, 2020) Rojas Barrios, Nicolás; Rojas, Sharon Andrea; Herrera Rozo, Fabio Andrés; Rodríguez Carrillo, Paola Johanna
    En el marco del proyecto Aplicación móvil para la Localización de Actividades de Turismo Náutico en Juanchaco, Ladrilleros y La Barra con Sistema de Recomendación utilizando Técnicas de Machine Learning se presenta el desarrollo de la aplicación Navi_App, con el fin de apoyar a los turistas para tener su ubicación en tiempo real y la posibilidad de guiarse en su viaje con mayor seguridad y eficacia, con información de actividades náuticas que se pueden realizar en Juanchaco, Ladrilleros y La barra. Se realizó debido al crecimiento en el uso de aplicaciones móviles en el turismo y el desconocimiento sobre las atracciones turísticas en el municipio de Buenaventura. Esta aplicación cuenta con herramientas de visualización y gestión, para actividades, hoteles y restaurantes de la zona, además, de una herramienta de recomendación de actividades náuticas. Inicialmente, se hizo una recopilación de información, con la que se generó la base de datos, por medio del software PostgreSQL permitiendo el almacenamiento, procesamiento, análisis y modelación de información. A partir de esta base de datos, se desarrolló la aplicación mediante la IDE Android Studio®, y con herramientas como Mapbox, Firebase, Heroku, entre otros, integrando varias API¿s que permitieron la gestión de sitios turísticos y las recomendaciones de actividades. De esta forma, se realizó la aplicación en 4 módulos: gestión de usuarios, gestión de información espacial, administrador y recomendaciones, haciendo posible la interacción con una herramienta dinámica que permite al turista estar informado sobre las actividades que ofrecen las playas de Juanchaco, Ladrilleros y La barra. Finalmente, se realizó una prueba de usabilidad a un total de 9 usuarios, logrando identificar las mejoras que se deben realizar a futuro en aspectos estéticos, funcionales y de información, haciendo de la aplicación lo más completa e intuitiva posible