Detección y recuento de frutos de algodón utilizando redes neuronales convolucionales en los cultivos de la región Lambayeque - Ballena Ruiz, Juan Manuel (2025)
La presente investigación tuvo como objetivo principal desarrollar un sistema para la detección y recuento de frutos de algodón en etapa de maduración ("mota") en los cultivos de la región Lambayeque, utilizando redes neuronales convolucionales. Para ello, se elaboró un dataset con 370 imágenes de alta calidad, etiquetadas manualmente y aumentadas mediante técnicas de preprocesamiento. Los algoritmos seleccionados fueron YOLOv8n, YOLOv8x y Faster R-CNN, entrenados y evaluados con métricas específicas para asegurar su efectividad en entornos agrícolas reales. Los resultados obtenidos demostraron que YOLOv8x alcanzó un rendimiento destacado, con una precisión del 99.81%, una Recall de 99.54% y F1-score de 99.68%; mientras que, Yolov8n obtuvo un desempeño competitivo con una precisión del 98.80%, una Recall de 97.40% y F1-score de 98.10%; y Faster R-CNN alcanzó métricas destacadas, con una precisión del 99.10%, una Recall de 97.22% y F1-score de 98.15%. Estos valores superan en varios aspectos a los reportados en estudios previos y destacan el potencial de estas tecnologías en la agricultura de precisión. En conclusión, el uso de redes neuronales convolucionales optimiza significativamente el proceso de detección y recuento de frutos de algodón, ofreciendo herramientas que mejoran la eficiencia y reducen los costos asociados a los métodos manuales tradicionales. La implementación de estos modelos representa un avance clave en la gestión de cultivos en Lambayeque, con aplicaciones potenciales en otras regiones agrícolas.