Idioma
Python
Tipo de herramienta
Algoritmo
Licencia
The MIT License
Versión
1.0.0
Municipalidad de Vicente López
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Trampas Barceló utiliza tecnología de IoT e inteligencia artificial para detectar y monitorear mosquitos Aedes aegypti de manera eficiente. Este sistema reduce significativamente la necesidad de inspecciones manuales y el uso de recursos, ofreciendo datos precisos en tiempo real. Desarrollada para mejorar la eficiencia en la detección y manejo de poblaciones de mosquitos, esta herramienta ahorra recursos y mejora la respuesta ambiental, contribuyendo a la salud pública y la conservación del medio ambiente mediante la reducción del uso de plaguicidas.
Trampas Barceló optimiza la detección y gestión de poblaciones de mosquitos, mejorando la eficiencia y precisión en el control de vectores y reduciendo el impacto ambiental de las prácticas de control tradicionales.
Utiliza IoT y IA para la detección de mosquitos. Automatizar procesos de vigilancia. Optimiza las operaciones de control de plagas. Mejora los esfuerzos de salud pública.
Construido con Python, integra tecnologías de IoT para mejorar la conectividad y recopilación de datos. Emplea inteligencia artificial para el análisis avanzado de datos, optimizando la precisión y eficiencia en los resultados. Implementa estándares abiertos para garantizar la interoperabilidad entre diferentes sistemas y plataformas. Distribuido bajo la licencia MIT, fomenta la colaboración y el uso compartido a través de su naturaleza de código abierto.
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Propuesta de un dispositivo IoT con luces LED y cámara para atrapar mosquitos, identificado por IA. Usa Raspberry Pi y monitoreo remoto. Enfocado en mosquitos Aedes, ahorra recursos con revisión solo al llenarse.
Imagen descriptiva de un texto sobre IA en Vicente López que identifica mosquitos, con una foto mostrando detección de "Aedes" y "Mosquito" mediante cuadros de color y porcentaje de precisión.
Esta imagen muestra una infraestructura basada en la nube para un sistema de captura de fotos, integrando servicios de AWS como S3 y EC2, Firebase y abrazando Face para el procesamiento de IA.
Informe sobre el diseño e implementación de trampas IoT para monitoreo del mosquito Aedes aegypti.