Dissertação
IoT Middleware for Precision Agriculture: Agricultural Labor Monitoring for Specialty Crops EVALUATED
O crescimento da Internet das Coisas prevê um mundo onde objetos do mundo real com capacidades limitadas capturam dados do ambiente envolvente e partilham informação com a Internet, criando uma rede de dados capturados. Porém, é geralmente assumido um ambiente urbano onde existem as infraestruturas energéticas e de comunicação necessárias à operação do sistema. Os sensores e tecnologias para Agricultura de Precisão foram criados para capturar dados sobre as culturas e os seus ambientes de cultivo, para atingir as metas de produtividade e eficiência do agricultor. As soluções existentes dependem de investimento em novo equipamento e alterações na disposição dos terrenos, inviabilizando a sua utilização em explorações menos mecanizadas. Para uma melhor gestão dos seus negócios, os agricultores precisam de informação sobre cada etapa do processo produtivo. A agricultura moderna é baseada em modelos de produção agrícola que ajudam a prever rendimentos e custos e também precisam de informação do trabalhador. Nesta dissertação é descrito um sistema Monitorização de Forças de Trabalho Agrícola para enriquecimento dos modelos agrícolas. O objetivo é manter um registro dos eventos agrícolas capturando os dados com dispositivos pessoais. A nossa abordagem é usar um smartphone e os seus sensores para monitorização a localização e as actividades dos trabalhadores agrícolas. A solução é dividida em Monitorização da Localização dos trabalhadores onde é testado o desempenho do GPS e Dead Reckoning na captura das posições do trabalhador no campo agrícola, e Detecção das Actividades Agrícolas onde é usado Machine Learning para classificar as actividades de trabalhadores agrícolas.
novembro 11, 2016, 18:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar