Detección automática de la enfermedad lasiodiplodia theobromae del palto utilizando imágenes digitales con redes neuronales convolucionales

Descripción del Articulo

La Palta es una fruta muy importante debido a los nutrientes que posee y a los beneficios que trae a la salud, crece en zonas con climas tropicales y subtropicales, es atacado por plagas y enfermedades. Siendo Lasiodiplodia Theobromae la enfermedad más recurrente. Realizar la identificación usando l...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Flores Tello, Jaime Nicolas
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Señor de Sipan
Repositorio:USS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/10220
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12802/10220
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Detección automática
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Redes Neuronales
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description La Palta es una fruta muy importante debido a los nutrientes que posee y a los beneficios que trae a la salud, crece en zonas con climas tropicales y subtropicales, es atacado por plagas y enfermedades. Siendo Lasiodiplodia Theobromae la enfermedad más recurrente. Realizar la identificación usando la experticia humana genera complicaciones, la presente investigación propuso detectar la enfermedad de manera automática haciendo uso de las redes neuronales convolucionadas. La investigación tuvo 4 etapas. La primera etapa siguió un riguroso protocolo para realizar la toma de imágenes, en la segunda etapa se caracterizó la enfermedad visualmente. En la tercera etapa las imágenes se sometieron a un pre procesamiento. En la etapa quinta se realizó la clasificación automática de la enfermedad. Obteniendo como resultados un 98% de precisión, 96% de exactitud, 96% de sensibilidad y 98% de especificidad. Concluyéndose que las redes neuronales convolucionales fueron efectivas para la clasificación digital, sin embargo, para la obtención de mejores resultados es necesario que el repositorio de imágenes se más grande.
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