Sistema de monitoreo con arquitectura IOT y procesamiento de video para la seguridad de plantaciones de aguacate del sector San José, Mira

Abstract

El presente trabajo de integración curricular da cuenta del diseño e implementación de un sistema de monitoreo autónomo basado en la arquitectura de Internet de las Cosas (IoT, por su sigla en inglés) y procesamiento en el borde (Edge Computing), teniendo presente las crecientes cifras de intrusiones en las plantaciones de aguacate del sector San José, cantón Mira. En efecto, el interés principal se encuentra en promover una solución tecnológica proactiva y autodidacta de procesamiento de algoritmos de visión artificial, localmente, que permita la detección de personas y de vehículos, evitando las dificultades propias de conectividad e infraestructura eléctrica de las áreas rurales. Con este fin, la metodología adoptada tiene un enfoque de tipo cascada, dado que se llevó a cabo tanto el diseño de un nodo de seguridad alimentado por un sistema fotovoltaico como la ejecución de redes neuronales convolucionales (YOLOv8n y EasyOCR) en un microcomputador Raspberry Pi 5. Los resultados de las pruebas de campo con respecto al prototipo indican que el consumo de datos de transmisión de evidencias fotográficas es sostenido al transmitir únicamente imágenes fotográficas estáticas a través de la API de Telegram, evitando la saturación del enlace LTE. A su vez, los resultados mostraron que este modelo es capaz de filtrar las falsas alarmas por efectos ambientales y de notificar al usuario inmediatamente. El sistema demuestra que la integración de Edge AI e IoT puede realizarse de una manera adecuada y necesaria para la seguridad agrícola, manteniendo un tiempo de respuesta menor de 10 segundos y entregando al agricultor una alternativa de vigilancia que protege la producción de ingresos no autorizados.