En los últimos años, los mapas urbanos en 3D se han vuelto más comunes, proporcionando nubes de puntos complejas que incluyen diversos muebles urbanos, como objetos tipo poste.
Este proyecto tiene como objetivo capacitar a agricultores arroceros de las provincias de Los Ríos y Guayas, donde se realizarán actividades como ensamblaje de drones, entrenamiento a estudiantes y agricultores y se analizará el requerimiento de los agricultores.
En este proyecto se pretende brindar el desarrollo y evaluación de un algoritmo basado en técnicas de aprendizaje automático, particularmente técnicas de aprendizaje profundo para clasificar los defectos superficiales en productos de madera usando información de imágenes digitales multiespectrales d
El grupo de investigación de Machine Learning y Visión por Computador de la Universidad del Bío-Bío se define como un grupo de investigación que reúne las capacidades investigativas de académicos de dos facultades y departamentos de la Universidad, en conjunto con investigadores internacionales.
Este proyecto tiene como objetivo diseñar e implementar un robot social que tenga la capacidad de llevar a cabo interacciones sociales humano-robot en entornos naturales.
En el Ecuador el desarrollo agrícola es una tarea compleja y desafiante. El principal problema, es la escasa información para la toma de decisiones respecto de las plantaciones, condiciones del suelo o estado de las plantas en tiempo real.
Esta investigación propone enfoques novedosos para eliminar la neblina de las imágenes utilizando un espectro electromagnético diferente, especialmente el visible y el infrarrojo cercano.
Este proyecto tiene como objetivo explorar una nueva línea de investigación científica y tecnológica necesaria para la optimización del proceso de fibrilación, cuyo proceso es inherente a la fabricación de estructuras marinas y lo cual es crucial en estructuras grandes como las boyas onduladas.
La estimación de la postura del cuerpo humano a partir de imágenes ha atraído la atención generalizada de la comunidad de visión por computador debido a su importante valor de aplicación y significación teórica. Hoy en día, se han propuesto nuevos enfoques obteniendo resultados aceptables.
