Implementación de un prototipo para la clasificación y el monitoreo de fallas de cercas eléctricas ganaderas usando Machine Learning

The use of electric fences is of vital importance for the agricultural sector worldwide, as they provide security and protection to crops, animals and properties. Its operation is of constant use with exposure to climatic changes, these factors in the long term cause inefficiency in the fence, there...

Full description

Autores:
Perez, Cristian Fabian
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description The use of electric fences is of vital importance for the agricultural sector worldwide, as they provide security and protection to crops, animals and properties. Its operation is of constant use with exposure to climatic changes, these factors in the long term cause inefficiency in the fence, therefore, it is of utmost importance to analyze and monitor its performance.
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Ali, A. S. J., Abdullah, L., Musa, M., Yunos, M. A., Ki, N. W. W., Tukiran, Z., ... & Zainuddin, M. H. A. J. (2020, September). Towards IoT-based Notification System for Agriculture Electric Fence. In 2020 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD) (pp. 269-273). IEEE.
Antao, L., Pinto, R., Reis, J., & Gonçalves, G. (2018). Requirements for testing and validating the industrial internet of things. In 2018 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW) (pp. 110-115). IEEE.
Balcells, J., Autonell, J., & Barra, V. (2010). Eficiencia en el uso de la energía eléctrica. Marcombo.
Banikoi, H., Thapa, S., Bhattarai, N., Kandel, R. C., Chaudhary, S., Timalsina, N., ... & Pokheral, C. P. (2017). Mitigating human-wildlife conflict in Nepal: A case study of fences around Chitwan National Park. International Centre for Integrated Mountain Development (ICIMOD).
Bouloukakis, G., Georgantas, N., Ntumba, P., & Issarny, V. (2019). Automated synthesis of mediators for middleware-layer protocol interoperability in the IoT. Future Generation Computer Systems, 101, 1271-1294.
Carmona, M. H. C., & Pulgarín, D. E. G. (2010). Una propuesta de sistema de costos para el sector ganadero. Trabajos de Grado Contaduría UdeA, 4(1).
Contexto Ganadero. (2014). Las 3 regiones del país más peligrosas para los ganaderos. Obtenido de: https://www.contextoganadero.com/regiones/las-3-regiones-del-paismas-peligrosas-para-los-ganaderos
Contexto Ganadero. (2018). Numerosos dispositivos electrónicos se han fabricado para medir y detectar fallas en cercas eléctricas. Obtenido de: https://www.contextoganadero.com/ganaderia-sostenible/su-cerca-electrica-estafallando-aqui-le-contamos-por-que-y-como-resolverlo
Gómez, J. E., Castaño, S., Mercado, T., Fernandez, A., & Garcia, J. (2017). Sistema de Internet de las cosas (IoT) para el monitoreo de cultivos protegidos. Ingeniería e Innovación, 5(1).
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Ali, A. S. J., Abdullah, L., Musa, M., Yunos, M. A., Ki, N. W. W., Tukiran, Z., ... & Zainuddin, M. H. A. J. (2020, September). Towards IoT-based Notification System for Agriculture Electric Fence. In 2020 IEEE Student Conference on Research and Development (SCOReD) (pp. 269-273). IEEE.
Antao, L., Pinto, R., Reis, J., & Gonçalves, G. (2018). Requirements for testing and validating the industrial internet of things. In 2018 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW) (pp. 110-115). IEEE.
Balcells, J., Autonell, J., & Barra, V. (2010). Eficiencia en el uso de la energía eléctrica. Marcombo.
Banikoi, H., Thapa, S., Bhattarai, N., Kandel, R. C., Chaudhary, S., Timalsina, N., ... & Pokheral, C. P. (2017). Mitigating human-wildlife conflict in Nepal: A case study of fences around Chitwan National Park. International Centre for Integrated Mountain Development (ICIMOD).
Bouloukakis, G., Georgantas, N., Ntumba, P., & Issarny, V. (2019). Automated synthesis of mediators for middleware-layer protocol interoperability in the IoT. Future Generation Computer Systems, 101, 1271-1294.
Carmona, M. H. C., & Pulgarín, D. E. G. (2010). Una propuesta de sistema de costos para el sector ganadero. Trabajos de Grado Contaduría UdeA, 4(1).
Contexto Ganadero. (2014). Las 3 regiones del país más peligrosas para los ganaderos. Obtenido de: https://www.contextoganadero.com/regiones/las-3-regiones-del-paismas-peligrosas-para-los-ganaderos
Contexto Ganadero. (2018). Numerosos dispositivos electrónicos se han fabricado para medir y detectar fallas en cercas eléctricas. Obtenido de: https://www.contextoganadero.com/ganaderia-sostenible/su-cerca-electrica-estafallando-aqui-le-contamos-por-que-y-como-resolverlo
Gómez, J. E., Castaño, S., Mercado, T., Fernandez, A., & Garcia, J. (2017). Sistema de Internet de las cosas (IoT) para el monitoreo de cultivos protegidos. Ingeniería e Innovación, 5(1).
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In 2018 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation Workshops (ICSTW) (pp. 110-115). IEEE.Balcells, J., Autonell, J., & Barra, V. (2010). Eficiencia en el uso de la energía eléctrica. Marcombo.Banikoi, H., Thapa, S., Bhattarai, N., Kandel, R. C., Chaudhary, S., Timalsina, N., ... & Pokheral, C. P. (2017). Mitigating human-wildlife conflict in Nepal: A case study of fences around Chitwan National Park. International Centre for Integrated Mountain Development (ICIMOD).Bouloukakis, G., Georgantas, N., Ntumba, P., & Issarny, V. (2019). Automated synthesis of mediators for middleware-layer protocol interoperability in the IoT. Future Generation Computer Systems, 101, 1271-1294.Carmona, M. H. C., & Pulgarín, D. E. G. (2010). Una propuesta de sistema de costos para el sector ganadero. Trabajos de Grado Contaduría UdeA, 4(1).Contexto Ganadero. (2014). Las 3 regiones del país más peligrosas para los ganaderos. 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Its operation is of constant use with exposure to climatic changes, these factors in the long term cause inefficiency in the fence, therefore, it is of utmost importance to analyze and monitor its performance.E l uso de las cerca s eléctricas es de vital importancia para el sector de la agricultura en todo el mundo, ya que brindan seguridad y protección a los cultivos, animales y propiedades. Su funcionamiento es de uso constante con exposición a cambios climáticos, estos factores a largo plazo ocasionan ineficiencia en el cercado, por lo tanto, es de suma importancia analizar y monitorear su funcionamiento.Ingeniero(a) Electrónico(a)PregradoPresencialProyectospaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaVillavicencioEnergizadorvoltajealgoritmomachine learningEnergizervoltajealgorithmmachine learningImplementación de un prototipo para la clasificación y el monitoreo de fallas de cercas eléctricas ganaderas usando Machine LearningTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2022_CristianFabianPerez2022_CristianFabianPerezProyecto finalapplication/pdf3118039https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/20f708c6-fe5d-4e7f-af31-2cf0a0204ba4/downloadae50d5da7a32c5e0e6a591eed65afefeMD512022_CristianFabianPerez2022_CristianFabianPerezRev. 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