Segmentación automática de texturas en imágenes agrícolas

El control de malas hierbas en grandes extensiones de terreno resulta costoso y a veces contaminante desde el punto de vista medioambiental. El avance en los últimos años de los sistemas de control y automatización en agricultura ha favorecido la aparición del concepto de Agricultura de Precisión (AP), para intervenir o actuar sobre el cultivo, en el momento adecuado y en el lugar preciso. La presente tesis se ha desarrollado en el marco de dos proyectos de investigación a nivel nacional y uno europeo. Este último dentro del VII programa Marco de la Unión Europea, cuyo principal objetivo era implementar técnicas de AP de forma más eficiente mediante flotas de robots. En todos ellos, que han involucrado robots, éstos están equipados con sus correspondientes sistemas de Visión Artificial con el fin de identificar la existencia de determinadas texturas de interés con fines de tratamientos específicos o navegación segura de los vehículos, evitando obstáculos u otros elementos existentes en el campo de trabajo. Para la consecución de los objetivos mencionados resulta necesario el análisis de las imágenes procedentes de los campos de cultivo. Estas imágenes están constituidas por diferentes elementos que en su conjunto contienen diferentes tipos de estructuras, tales como: a) plantas verdes alineadas en forma de surcos o dispersas según se trate de cultivo o malas hierbas; b) suelo que constituye el sustrato; c) cielo u otros componentes añadidos. Todos ellos constituyen lo que desde el punto de vista del tratamiento de imágenes se conoce como texturas...

Generación automática de tests en DomJudge

Los jueces online están cobrando cada día más importancia, especialmente en el ámbito de la enseñanza. Su funciona-miento es simple, un juez/profesor sube un problema de programación con un enunciado y unos casos de prueba (entradas y salidas esperadas) al juez online. El alumno/concursante deberá subir el código que considera como solución al problema. Si el código del alumno devuelve las mismas salidas que las que se encuentran en los casos de prueba para las correspondientes entradas en los test-cases dada las mismas entradas, el código se considera correcto. En la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid ha aparecido un juez virtual que cada vez está siendo más usado por los docentes como complemento a la hora de evaluar. Este juez online es DomJudge. DomJudge es un juez online desarrollado en la universidad de Utrecht con el fin de ser un juez virtual de concursos de programación. Su código es libre y se puede descargar y modificar, lo que lo hace ideal si se quiere adaptar su funcionamiento. Es bien sabido que generar casos de prueba de calidad es una tarea muy compleja. Existen diversas técnicas que ayudan a la generación automática de tests. Por ejemplo, la ejecución simbólica permite generar tests garantizando que todos los caminos de ejecución del programa son ejercitados hasta una cierta profundidad. El objetivo de este proyecto es hacer uso de estas técnicas de testing para generar casos de prueba de forma automática. Para que la autoevaluación realizada por estos jueces sea efectiva, los profesores deben proporcionar casos de prueba de calidad que son ejecutados automáticamente cuando los alumnos suben sus soluciones. Escribir estos casos de prueba resulta costoso y complejo, y es en este punto, donde el uso de jPET podría resultar muy útil. Los casos de prueba generados por jPET podrían servir como punto de partida a la hora de generar un conjunto de casos de prueba de calidad. Un aspecto muy interesante en este sentido, es que no es necesario que los programas de los alumnos uti licen el lenguaje Java. Lo único que sería necesario es que el profesor proporcione una solución escrita en Java. A partir de esta se podrían generar los casos de prueba iniciales. Si se diese el caso de que las soluciones de los alumnos viniesen escritas en Java, se podrían plantear enfoques más interesantes en los cuales los tests se forman a partir de ambas soluciones. La del alumno, para generarlos datos de entrada, y la del profesor, para chequear que las salidas para esas entradas son las correctas. Por eso hemos llevado a cabo no solo una traducción automática del xml generado por JPET en ficheros in y out. Sino una total integración con el sistema DomJudge para poder generar los casos de prueba sin intermediarios. Gracias a esta integración podemos facilitar el trabajo de los profesores a la hora de crear problemas en jueces online y conseguimos una generación automática de tests en DomJudge.

Herramienta para la extracción automática de metadatos en vídeos de dispositivos móviles

Actualmente el número de cámaras fotográficas en dispositivos móviles crece a un ritmo imparable. Asimismo la calidad y prestaciones de las mismas hacen que sean de uso común, desbancando poco a poco a las Cámaras fotográficas digitales. Este escenario produce que el análisis forense de este tipo de vídeos cobre especial importancia y sea necesario y útil en multitud de situaciones (pruebas en casos judiciales, espionaje industrial, privación de la libertad de prensa, pederastia, etc). En este trabajo se ha desarrollado una herramienta de ayuda al analista forense en el proceso de análisis de los metadatos de vídeos en formato MP4 con compresión H.264 y ACC. La herramienta permite diversas funciones complejas como son los distintos tipos de consultas avanzadas sobre la información de los metadatos de grandes conjuntos de vídeos o funciones de geoposicionamiento.