Identificación y clasificación de la mosca de la fruta de las especies Anastrepha fraterculus y Ceratitis capitata en imágenes utilizando un modelo de visión computacional basado en transferencia de aprendizaje
Descripción del Articulo
Este estudio presenta un modelo de visión computacional basado en transferencia de aprendizaje para la clasificación automatizada de las especies de moscas de la fruta Anastrepha fraterculus y Ceratitis capitata, cuya identificación manual, actualmente realizada por expertos del Servicio Nacional de...
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco |
| Repositorio: | UNSAAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10279 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12918/10279 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Mosca de la fruta Vision computacional Transferencia Aprendizaje Grad-CAM http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 |
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Medrano Valencia, Ivan CesarBustamante Flores, Erick Andrew2025-01-24T21:18:35Z2025-01-24T21:18:35Z2024253T20241909http://hdl.handle.net/20.500.12918/10279Este estudio presenta un modelo de visión computacional basado en transferencia de aprendizaje para la clasificación automatizada de las especies de moscas de la fruta Anastrepha fraterculus y Ceratitis capitata, cuya identificación manual, actualmente realizada por expertos del Servicio Nacional de Sanidad Agraria del Perú (SENASA), enfrenta limitaciones de tiempo y consistencia. La plaga de la familia Tephritidae genera graves daños en la producción frutícola de la provincia de La Convención, motivando la necesidad de soluciones que optimicen la gestión y clasificación de estas especies. SENASA ha implementado una red de trampas para capturar muestras, que luego son clasificadas en laboratorios especializados, aunque esta labor resulta compleja debido a la fatiga de los especialistas y a la variabilidad morfológica de las especies. Para abordar estos desafíos, este proyecto implementó un modelo de aprendizaje profundo, entrenado con imágenes capturadas con un teléfono celular a través del ocular de un estereomicroscopio en un entorno controlado. Las imágenes fueron segmentadas y preprocesadas para resaltar características morfológicas relevantes, empleando los modelos preentrenados VGG16, VGG19 e Inception-v3. Los resultados mostraron que Inception-v3 alcanzó el mayor F1-score (100.00%), superando a VGG16 (92.00%) y a VGG19 (87.00%). Su confiabilidad fue verificada utilizando imágenes de entornos no controlados, incluidas imágenes de internet, además de la técnica Grad-CAM, que confirmó su capacidad para capturar características clave de las especies. Estos hallazgos sugieren que Inception-v3 es un método efectivo y aplicable en sistemas de monitoreo automatizados, con potencial para mejorar la precisión y eficiencia en la clasificación de A. fraterculusapplication/pdfspaUniversidad Nacional de San Antonio Abad del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Mosca de la frutaVision computacionalTransferenciaAprendizajeGrad-CAMhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02Identificación y clasificación de la mosca de la fruta de las especies Anastrepha fraterculus y Ceratitis capitata en imágenes utilizando un modelo de visión computacional basado en transferencia de aprendizajeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNSAAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoinstacron:UNSAACSUNEDUIngeniero Informático y de SistemasUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y MecánicaIngeniería Informática y de Sistemas75434094https://orcid.org/0000-0003-0623-090X23881501http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional612296Candia Oviedo, Dennis IvanPacheco Vasquez, Esther CristinaZamalloa Paro, WillianVillalba Villalba, TanyORIGINAL253T20241909_TC.pdfapplication/pdf1684414http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/10279/1/253T20241909_TC.pdf96987f37e9e102df5ca657afc7bccb3eMD51TURNITIN 20241909.pdfTURNITIN 20241909.pdfapplication/pdf97804719http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/10279/2/TURNITIN%2020241909.pdff828eae169d78cb4b6f3d484a16a87f8MD52AUTORIZACION 20241909.pdfAUTORIZACION 20241909.pdfapplication/pdf455695http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/10279/3/AUTORIZACION%2020241909.pdffd1a12fe07152a2d3a94987983d4f809MD5320.500.12918/10279oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/102792025-02-24 10:58:34.477DSpace de la UNSAACsoporte.repositorio@unsaac.edu.pe |
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