Detección automática de enfermedades en abejas melíferas

Autores
Castro, Patricio Nicolás
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Britos, Paola Verónica
Cambarieri, Mauro Germán
Descripción
Fil: Universidad Nacional de Río Negro
-
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.
Materia
Ciencias de la Computación e Información
Detección de enfermedades
Esporas
Varroas
Visión artificial
Desarrollo web
Java
Ciencias de la Computación e Información
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
RID-UNRN (UNRN)
Institución
Universidad Nacional de Río Negro
OAI Identificador
oai:rid.unrn.edu.ar:20.500.12049/11931
Acceder
id RIDUNRN_b88d22df475f370cbab29c933a8ced09
oai_identifier_str oai:rid.unrn.edu.ar:20.500.12049/11931
network_acronym_str RIDUNRN
repository_id_str 4369
network_name_str RID-UNRN (UNRN)
spelling Detección automática de enfermedades en abejas melíferasCastro, Patricio NicolásCiencias de la Computación e InformaciónDetección de enfermedadesEsporasVarroasVisión artificialDesarrollo webJavaCiencias de la Computación e InformaciónFil: Universidad Nacional de Río Negro-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.Britos, Paola VerónicaCambarieri, Mauro Germán2017info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfBusso, 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/20.500.12049/11931spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/reponame:RID-UNRN (UNRN)instname:Universidad Nacional de Río Negro2025-09-04T11:12:41Zoai:rid.unrn.edu.ar:20.500.12049/11931instacron:UNRNInstitucionalhttps://rid.unrn.edu.ar/jspui/Universidad públicaNo correspondehttps://rid.unrn.edu.ar/oai/snrdrid@unrn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:43692025-09-04 11:12:42.154RID-UNRN (UNRN) - Universidad Nacional de Río Negrofalse
dc.title.none.fl_str_mv Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
title Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
spellingShingle Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
Castro, Patricio Nicolás
Ciencias de la Computación e Información
Detección de enfermedades
Esporas
Varroas
Visión artificial
Desarrollo web
Java
Ciencias de la Computación e Información
title_short Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
title_full Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
title_fullStr Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
title_full_unstemmed Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
title_sort Detección automática de enfermedades en abejas melíferas
dc.creator.none.fl_str_mv Castro, Patricio Nicolás
author Castro, Patricio Nicolás
author_facet Castro, Patricio Nicolás
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Britos, Paola Verónica
Cambarieri, Mauro Germán
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias de la Computación e Información
Detección de enfermedades
Esporas
Varroas
Visión artificial
Desarrollo web
Java
Ciencias de la Computación e Información
topic Ciencias de la Computación e Información
Detección de enfermedades
Esporas
Varroas
Visión artificial
Desarrollo web
Java
Ciencias de la Computación e Información
dc.description.none.fl_txt_mv Fil: Universidad Nacional de Río Negro
-
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.
description Fil: Universidad Nacional de Río Negro
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv 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
identifier_str_mv 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.
url http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/11931
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:RID-UNRN (UNRN)
instname:Universidad Nacional de Río Negro
reponame_str RID-UNRN (UNRN)
collection RID-UNRN (UNRN)
instname_str Universidad Nacional de Río Negro
repository.name.fl_str_mv RID-UNRN (UNRN) - Universidad Nacional de Río Negro
repository.mail.fl_str_mv rid@unrn.edu.ar
_version_ 1842344103443955712
score 12.623145

Publicaciones similares