Aplicación móvil con reconocimiento de imágenes basada en Inteligencia Artificial para la detección de enfermedades en cultivos de tomate

Descripción del Articulo

El objetivo del estudio fue evaluar el impacto del uso de una aplicación móvil con reconocimiento de imágenes basada en inteligencia artificial en la identificación de plagas y enfermedades en el cultivo de tomate. En primer lugar, se observó una reducción significativa en el tiempo promedio para id...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Olazo Lujan, Luis Humberto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/152798
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/152798
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aplicación móvil
Reconocimiento de imágenes
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description El objetivo del estudio fue evaluar el impacto del uso de una aplicación móvil con reconocimiento de imágenes basada en inteligencia artificial en la identificación de plagas y enfermedades en el cultivo de tomate. En primer lugar, se observó una reducción significativa en el tiempo promedio para identificar estos problemas. Sin la aplicación, el tiempo de identificación fue de 4.75%, mientras que con la aplicación se redujo a 0.07%. Esta disminución implica que el tiempo de diagnóstico pasó de 20 minutos con métodos tradicionales a menos de 1 minuto utilizando la tecnología de IA. Por consiguiente, esta mejora en la eficiencia permite a los agricultores realizar evaluaciones más frecuentes y exhaustivas, facilitando la detección temprana de problemas y la implementación oportuna de medidas de control. Además, la sensibilidad o recall en la detección de enfermedades mostró una mejora notable con la aplicación móvil. Sin la aplicación, la sensibilidad fue de 0.67%, y con la aplicación aumentó a 0.83%, lo que representa un incremento del 0.16%. Esto se traduce en una mejor capacidad para identificar correctamente las enfermedades presentes, permitiendo una detección más precisa y temprana. Adicionalmente, la aplicación ha demostrado ser capaz de distinguir entre diferentes enfermedades con síntomas similares, proporcionando diagnósticos más precisos y facilitando la selección de tratamientos adecuados. Finalmente, la aplicación móvil desarrollada con reconocimiento de imágenes basada en inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta eficaz y precisa para la detección de enfermedades en cultivos de tomate. Su implementación ha permitido a los agricultores identificar y diagnosticar rápidamente diversas patologías, mejorando significativamente la gestión de la salud de las plantas.
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Además, la sensibilidad o recall en la detección de enfermedades mostró una mejora notable con la aplicación móvil. Sin la aplicación, la sensibilidad fue de 0.67%, y con la aplicación aumentó a 0.83%, lo que representa un incremento del 0.16%. Esto se traduce en una mejor capacidad para identificar correctamente las enfermedades presentes, permitiendo una detección más precisa y temprana. Adicionalmente, la aplicación ha demostrado ser capaz de distinguir entre diferentes enfermedades con síntomas similares, proporcionando diagnósticos más precisos y facilitando la selección de tratamientos adecuados. Finalmente, la aplicación móvil desarrollada con reconocimiento de imágenes basada en inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta eficaz y precisa para la detección de enfermedades en cultivos de tomate. Su implementación ha permitido a los agricultores identificar y diagnosticar rápidamente diversas patologías, mejorando significativamente la gestión de la salud de las plantas.Lima EsteEscuela de Ingeniería de SistemasSistema de Información y ComunicacionesDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.Desarrollo económico, empleo y emprendimientoTrabajo decente y crecimiento económicoPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVAplicación móvilReconocimiento de imágenesInteligencia artificialIdentificación de plagasCultivo de tomatehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Aplicación móvil con reconocimiento de imágenes basada en Inteligencia Artificial para la detección de enfermedades en cultivos de tomateinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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