SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.44 número2Evaluación de OPS para la Reducción de la PAPR en un Sistema OFDM con Canal MultitrayectoModelo de Circuito Combinado Para Operación en Cuatro Cuadrantes, Convertidor de Luo índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO

Compartilhar


Revista Politécnica

versão On-line ISSN 2477-8990versão impressa ISSN 1390-0129

Resumo

MOREANO, Gabriel; CAJAMARCA, Julio  e  TENICOTA, Alex. Agricultura de Precisión: Preprocesamiento y Segmentación de Imágenes para Obtención de una Ruta de Navegación Autónoma Terrestre. Rev Politéc. (Quito) [online]. 2019, vol.44, n.2, pp.43-50. ISSN 2477-8990.  https://doi.org/10.33333/rp.vol44n2.05.

La agricultura de precisión busca aumentar la productividad de las actividades agrícolas a nivel mundial, en este marco de desarrollo la navegación autónoma es un pilar fundamental ya que la mayoría de actividades agrícolas implican desplazamientos extensos de personas o vehículos; la navegación autónoma terrestre sobre parcelas de cultivos tiene ciertas complicaciones como el deslizamiento de los vehículos sobre los terrenos lo que complica implementar sistemas de odometría, otra complicación es la dificultad de implementar marcas de navegación para usar sistemas de localización. Este trabajo presenta un sistema de visión por computador donde se pretende usar a las hileras de cultivo como marca de navegación para un vehículo agrícola, emulando el comportamiento de un robot seguidor de línea. Una cámara de resolución media toma 30 fotogramas por segundo para que posteriormente un algoritmo procese las imágenes eliminando problemas de perspectiva, luz ambiental y obstáculos en el cultivo para identificar eficientemente la hilera de cultivo que se encuentra precisamente debajo del vehículo. Obtenida la marca de navegación y realizando una aproximación de las dimensiones longitudinales de la realidad con las dimensiones longitudinales en pixeles de las imágenes, se puede obtener un estado estimado del vehículo respecto a la marca antes identificada.

Palavras-chave : visión por computador; segmentación; OpenCV; agricultura de precisión; C++.

        · resumo em Inglês     · texto em Espanhol     · Espanhol ( pdf )