https://revistas.uepg.br/index.php/ijac/issue/feedIberoamerican Journal of Applied Computing2023-12-22T18:59:53+00:00Maria Salete Marcon Gomes Vazsalete@uepg.brOpen Journal Systems<p>The Iberoamerican Journal of Applied Computing is an academic and scientific journal, with an interdisciplinary character and with submission and publication of articles in continuous flow. The purpose of the journal is to disseminate the scientific production inherent to Applied Computing in the various areas of knowledge, valuing original research and reflections.</p> <p>ISSN 2237-4523</p>https://revistas.uepg.br/index.php/ijac/article/view/22717EVALUATION OF PYTHON LANGUAGE IN THE EARLY STAGES OF DIGITAL IMAGE PROCESSING2023-11-28T22:41:38+00:00Dericson Pablo Calari Nunesdericsonpcalari@gmail.comJaqueline Rissa Francojaquerifr@gmail.comMarcos Monteiro Júniormmjunior@uepg.brJonathan de Matosjonathan@uepg.brRosane Falaterfalate@uepg.br<p><span style="font-weight: 400;">Our research group has been developing computational systems to assist in solving agricultural problems. Almost all systems were developed using the OpenCV library's support, using the Java language. However, in 2018, it was announced that the most widely used programming language in different fields of application, including the scientific field, is Python. Given this scenario, this work aimed to evaluate the Python language in image processing. For this purpose, a seed analysis computational system developed in the Java was reimplemented in Python, and in order to carry out a practical evaluation, we performed execution time experiments on both codes</span><span style="font-weight: 400;">.</span></p>2023-12-06T00:00:00+00:00Copyright (c) 2023 Iberoamerican Journal of Applied Computinghttps://revistas.uepg.br/index.php/ijac/article/view/22879APPLICATIONS OF COMPUTING IN GEOMORPHOLOGY STUDIES – A CASE STUDY2023-12-22T18:59:53+00:00Gabriel Passos de Jesusgabrielpasje@gmail.comHelena Flávia de Mello Pistunehelena.flavia1986@gmail.comMarco Antônio Saraiva da Silvamarco.saraiva@unesp.brAndr´´e Luiz Lopes de Fariaandre@ufv.br<pre id="tw-target-text" class="tw-data-text tw-text-large tw-ta" dir="ltr" data-placeholder="Tradução" data-ved="2ahUKEwj5oozl3KODAxX9qJUCHczpBwQQ3ewLegQIBRAQ"><span class="Y2IQFc" lang="pt">Nos últimos anos, a discussão em geomorfologia ganhou uma nova perspectiva, por meio de discussões interdisciplinares envolvendo geotecnologias, <br />com foco na aplicação da computação, especialmente dos sistemas de informações geográficas (SIG). As geotecnologias têm demonstrado potencial para se estabelecerem como ferramentas de planejamento ambiental e <br />gestão de riscos. Este estudo aprofunda o uso de geotecnologias na análise morfométrica da bacia hidrográfica do rio Pirapó (Maringá, Paraná, Brasil).</span></pre> <p> </p>2023-12-27T00:00:00+00:00Copyright (c) 2023 Iberoamerican Journal of Applied Computinghttps://revistas.uepg.br/index.php/ijac/article/view/21916 DETECTING DAMAGE IN ROADS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS2023-05-25T18:00:17+00:00Eliézer da Silva Vaz18001726@uepg.brLuciano Folmer Gasparello18005126@uepg.brLilian Tais de Gouveialtgouveia@uepg.brLuciano Jose Sengerljsenger@gmail.com<p>Roads are subject to damage such as cracks and potholes, mainly due to overload and weather over time. To ensure the longevity of roads, to prevent economic losses, and to improve safety, damage detection is crucial in pavement conditions monitoring. Damage detection is usually performed in the field by surveying and is a time-consuming and unsafe task. This paper presents an experimental study using machine learning and convolutional neural networks for detecting damage in roads. Transfer learning and data augmentation techniques were used to build classification models. Three models were evaluated, and the accuracy results on average were near 80%. Best accuracy results were achieved on detecting potholes, exudation, raveling and patches. The models did not perform well when distinguishing among subtypes alligator, transversal, and longitudinal of crack damage. For these types of damage, the models achieved an average accuracy bellow to 70%.</p>2023-06-06T00:00:00+00:00Copyright (c) 2023 Iberoamerican Journal of Applied Computinghttps://revistas.uepg.br/index.php/ijac/article/view/18519A DATA WAREHOUSE FOR UNCONTROLLED DECISION MAKING AND DECISION MAKING IN GREENHOUSES2021-07-26T21:42:10+00:00Daniele Aparecida Antunesdaniele.alves.batista@hotmail.comAline da Silva Souzaalinedassouza@gmail.comLuan Ricardo Gonçalves Françaluanlrgf7@gmail.com Emili Everz Golombiéskiemilieverz043@gmail.comMaria Salete Marcon Gomes Vazsalete@uepg.br<p>A agricultura tem sido estudada por cientistas através de métodos empíricos com o objetivo de analisar a baixa lucratividade da produção e quais são os fatores que predominam essa finalidade. Para melhorar a produção agrícola surgiram as estufas agrícolas, que são ambientes fechados e possibilitam controle de condições necessárias para o desenvolvimento de plantas como temperatura, umidade e luminosidade. Uma estufa permite a construção de modelos e sistemas que auxiliam no melhoramento da produção e na qualidade da colheita. Sensores de temperatura, umidade e luminosidade são exemplos de componentes que recebem informações do meio e possibilitam maior controle destas variáveis. As leituras feitas pelos sensores em estufas trazem uma grande quantidade de informações que poderiam ser armazenadas e utilizadas para auxiliar no apoio à decisão e aprimoramentos de estufas a longo prazo, e não apenas serem verificados em tempo real. Uma forma de gerir grandes volumes de dados se dá pela utilização de <em>Data warehouses (DW)</em>, que armazenam dados sumarizados, agregados e consolidados por longos períodos. Com base nesta realidade, este artigo apresenta uma análise de um DW que possibilita o apoio estratégico no planejamento e controle de estufas, armazenando informações de temperatura, umidade, luminosidade da estufa, bem como fatores externos como condições climáticas, investimentos, custos e produtividade.</p> <p><strong>Palavras-chave</strong>: Estufas, <em>Data Warehouse</em>, Tomada de Decisão.</p>2021-07-26T00:00:00+00:00Copyright (c) 2021 Iberoamerican Journal of Applied Computing