BerryVision AI combina captura móvil en campo, análisis automático de imágenes, trazabilidad georreferenciada, mapas interactivos y alertas. Todo queda registrado: qué se vio, dónde, cuándo y qué acción se tomó.
Problemas que se repiten cuando el monitoreo depende solo del “ojo experto” y no hay trazabilidad.
La enfermedad se ve cuando ya hay daño y pérdida.
SWD, trips, áfidos… aparecen y avanzan rápido.
Horas de caminata, fotos sueltas, notas sin control.
No hay registro por zona, fecha, responsable y acción.
Criterio variable, fatiga, falta de continuidad.
Fotos pesadas no suben y se pierde el seguimiento.
Aplicaciones “por si acaso” elevan costos y riesgos.
Cuándo cosechar, qué priorizar, qué zona atender primero.
Unifica captura móvil, análisis de imágenes, georreferenciación, mapas, alertas y reportes. Cada evento se convierte en evidencia accionable.
Foto + GPS + timestamp + usuario. Funciona offline y sincroniza cuando hay señal.
Detección de enfermedades/plagas/deficiencias con confianza. Si está bajo el umbral, sugiere verificación manual.
Pines por severidad, heatmap 7/30 días, historial por lote/sector. Evidencia para auditoría y certificaciones.
Críticas, moderadas e informativas. Sin spam: máximo 1 alerta por zona por hora (configurable).
Seguimiento por lote, progresión temporal, predicción de cosecha y comparativas entre sectores.
Casos con baja confianza → etiquetado → dataset → fine-tuning → precisión superior.
Cada componente cumple un rol específico: captura en campo, operación técnica y control/entrenamiento de IA.
El sistema prioriza continuidad operativa en campo: siempre captura, siempre registra, y sincroniza cuando se puede.
Catálogo inicial de detección para berries (enfermedades, plagas y deficiencias), con control por confianza.
Biblioteca inicial con tratamientos y medidas preventivas (dosis, método, frecuencia, carencia, seguridad).
Registro de etapa por lote, progresión y predicción de fecha de cosecha (comparativa entre sectores).
Casos con baja confianza se revisan y etiquetan. Con 200+ imágenes se puede hacer fine-tuning y subir precisión.
Cuatro niveles de reporte para operación, gerencia y auditoría. Alertas por severidad y reglas configurables.
Multi-empresa con aislamiento de datos y trazabilidad. Cada captura queda ligada a usuario, ubicación y fecha.
Datos aislados por empresa. Cada organización ve únicamente sus análisis, reportes y evidencias.
Historial por zona/lote, timestamps, responsable y estatus de acción. Útil para auditoría y certificaciones.
Evidencias (fotos/archivos) en storage y metadatos en BD. Base geoespacial para consultas por mapa.
Enfoque: operación real (campo), mapas, geodatos y escalabilidad.
Preguntas frecuentes operativas (sin marketing).
Sí. La captura es offline-first: guarda localmente y sincroniza cuando hay red. En 2G/3G envía primero el JSON y deja la imagen en cola.
Usa umbral de confianza (ej. 70%). Debajo del umbral se marca “requiere verificación” y se conserva evidencia para revisión y entrenamiento.
En operación típica, el análisis tarda 2–5 segundos una vez que el evento llega al backend.
Sí. Arquitectura multi-tenant con aislamiento por empresa (RLS). Cada empresa tiene su propio dataset, reportes y configuración.
Mantiene trazabilidad: evento, ubicación, fecha, responsable y acción. Permite reportes de auditoría con evidencia y justificación.
Registro histórico de análisis (suelo/foliar/agua/calidad), tendencias y correlación con síntomas. Además, herramientas para dataset y fine-tuning.
Dashboard web (producción) para mapas, historial, alertas y reportes.