{"id":60711,"date":"2023-06-14T10:45:34","date_gmt":"2023-06-14T08:45:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irta.cat\/noticia\/vision-artificial-para-una-mejor-estimacion-de-la-cosecha\/"},"modified":"2024-11-06T10:29:17","modified_gmt":"2024-11-06T09:29:17","slug":"vision-artificial-para-una-mejor-estimacion-de-la-cosecha","status":"publish","type":"noticia","link":"https:\/\/www.irta.cat\/es\/noticia\/vision-artificial-para-una-mejor-estimacion-de-la-cosecha\/","title":{"rendered":"Visi\u00f3n Artificial para una mejor estimaci\u00f3n de la cosecha"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Dar a conocer, validar y promover la tecnolog\u00eda de Visi\u00f3n Artificial es el principal objetivo del proyecto FRUITSCAN<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Gracias a esta tecnolog\u00eda se puede optimizar el aclareo y la estimaci\u00f3n de la cosecha para optimizar los recursos<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El proyecto demostrativo FRUITSCAN<\/strong> tiene como objetivo difundir y validar la tecnolog\u00eda de Visi\u00f3n Artificial para el conteo del n\u00famero de frutos en plantaciones de frutales<\/strong>. Esta tecnolog\u00eda permitir\u00eda una optimizaci\u00f3n del aclareo manual y una mejor estimaci\u00f3n de la producci\u00f3n de la cosecha, que son dos tareas clave en la producci\u00f3n frut\u00edcola.<\/p>\n\n\n\n

Gracias a las tareas desarrolladas por los t\u00e9cnicos del IRTA<\/strong> y del Departamento de Acci\u00f3n Clim\u00e1tica, Alimentaci\u00f3n y Agenda Rural (DACC<\/strong>), responsables del proyecto, se puede llegar a validar la efectividad de la tecnolog\u00eda de Visi\u00f3n Artificial, tanto en las explotaciones agr\u00edcolas de fruta como en las centrales hortofrut\u00edcolas. Con la implantaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda, se puede mejorar la eficacia del aclareo manual de las plantaciones de frutales<\/strong>, y as\u00ed optimizar la gesti\u00f3n de la mano de obra y de los recursos necesarios para la cosecha, lo que al final redunda en mejores resultados econ\u00f3micos y tambi\u00e9n m\u00e1s sostenibles, ya que se puede ahorrar en el uso de agua y abonos. Adem\u00e1s, ajustar el n\u00famero de frutos con mayor precisi\u00f3n y eficiencia deber\u00eda permitir adaptarse mejor a las demandas del mercado y reducir a su vez el desperdicio en esta fase de la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En un primer momento, la tecnolog\u00eda de Visi\u00f3n Artificial<\/strong> aplicada a la detecci\u00f3n del n\u00famero de frutos en el \u00e1rbol a partir de la captura de im\u00e1genes se realizaba mediante t\u00e9cnicas y algoritmos con los que se intentaba identificar caracter\u00edsticas predefinidas de los frutos como ahora el tama\u00f1o, forma, color o textura de las im\u00e1genes. M\u00e1s recientemente, con el desarrollo de procedimientos de Inteligencia Artificial<\/strong>, Machine Learning<\/em><\/strong> y Deep Learning<\/em><\/strong>, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes para la detecci\u00f3n y conteo de frutos no parte de caracter\u00edsticas definidas con antelaci\u00f3n, sino que se extraen a partir de un proceso de entrenamiento de los algoritmos. Esta aproximaci\u00f3n ha permitido un progreso muy r\u00e1pido en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes y la detecci\u00f3n de objetos en general, mostrando los algoritmos un grado de acierto muy elevado.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Sistema de c\u00e1maras para la detecci\u00f3n y conteo de frutos de las empresas Agerpix y GreenAtlas, que participan en el proyecto<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\n\n\n\n

\u201cFRUITSCAN: tecnolog\u00edas de visi\u00f3n artificial para la gesti\u00f3n del aclareo y estimaci\u00f3n de la cosecha en plantaciones de frutales\u201d es una actividad financiada a trav\u00e9s de la Operaci\u00f3n 01.02.01 de Transferencia Tecnol\u00f3gica del Programa de desarrollo rural de Catalunya 2014-2022.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n
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