Aplicativo móvil basado en redes neuronales y drones para detección temprana de tizón tardío en plantas de papa en Julcán

Descripción del Articulo

Esta investigación se alineó con el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 8: Trabajo decente y crecimiento económico, contribuyendo a la meta de desarrollo económico, empleo y emprendimiento, se buscó mejorar el proceso de detección temprana del tizón tardío en plantas de papa en Julcán mediante u...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Olivares Vasquez, Jenny Lizeth
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/169606
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/169606
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Detección de enfermedades
economía
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description Esta investigación se alineó con el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 8: Trabajo decente y crecimiento económico, contribuyendo a la meta de desarrollo económico, empleo y emprendimiento, se buscó mejorar el proceso de detección temprana del tizón tardío en plantas de papa en Julcán mediante un aplicativo móvil basado en redes neuronales y drones. Los principales resultados fueron disminución de tiempo promedio de detección de 10.15 minutos a 3.65 minutos, reducción de porcentaje de incidencias de 72% al 46% y aumento de porcentaje de plantas clasificadas correctamente de 59% a 93%, esto se avala mediante la prueba T de Student y U de Mann-Whitney que evidenciaron el valor de p calculado = 0.001 siendo menor a 0.05, concluyendo que el uso de un aplicativo móvil basado en redes neuronales y drones mejora significativamente el proceso de detección de tizón tardío en plantas de papa.
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Los principales resultados fueron disminución de tiempo promedio de detección de 10.15 minutos a 3.65 minutos, reducción de porcentaje de incidencias de 72% al 46% y aumento de porcentaje de plantas clasificadas correctamente de 59% a 93%, esto se avala mediante la prueba T de Student y U de Mann-Whitney que evidenciaron el valor de p calculado = 0.001 siendo menor a 0.05, concluyendo que el uso de un aplicativo móvil basado en redes neuronales y drones mejora significativamente el proceso de detección de tizón tardío en plantas de papa.TrujilloEscuela de Ingeniería de SistemasSistema de Información y ComunicacioneDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.Desarrollo económico, empleo y emprendimientoTrabajo decente y crecimiento económicoPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVDetección de enfermedadeseconomíainnovaciónagriculturainteligencia artificialhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Aplicativo móvil basado en redes neuronales y drones para detección temprana de tizón tardío en plantas de papa en Julcáninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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