Diseño de un sistema inteligente basado en redes neuronales convolucionales, para la detección de plagas en cítricos de la zona norte de Lima

Descripción del Articulo

El objetivo principal de este proyecto de investigación es desarrollar un sistema que facilite la detección de plagas en cítricos en la zona norte de Lima, específicamente el sistema detecta 3 tipos de plagas, trips, pulgones y ácaro de la lepra. Para el desarrollo del sistema se empleó redes neuron...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chang Vasquez, Diego Gianfranco
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/11181
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/11181
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Deep Learning
Redes neuronales
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Plagas
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description El objetivo principal de este proyecto de investigación es desarrollar un sistema que facilite la detección de plagas en cítricos en la zona norte de Lima, específicamente el sistema detecta 3 tipos de plagas, trips, pulgones y ácaro de la lepra. Para el desarrollo del sistema se empleó redes neuronales convolucionales y transferencia de aprendizaje, para entrenar una red neuronal que indique la probabilidad que exista presencia de plagas en dicho cítrico. Asimismo, el entorno de análisis de las plagas se realiza mediante una aplicación creada para Android, el cual permite cargar una imagen y este nos indicará los resultados en base al análisis de características de la imagen seleccionada. La población de análisis son naranjas extraídas de dos fundos ubicados en la zona norte de lima, específicamente en las ciudades de Sayán y Huaral, de igual forma se extrajeron imágenes de la Universidad Nacional Agraria La Molina para completar con el banco de fotos para el análisis del sistema. Los fundos se llaman Don Beltrán y El Azahar de mi Campo. Se analizaron 491 imágenes del fruto de la naranja, dándonos un porcentaje de precisión del 86 % de detección de plagas y un 90% de efectividad en la etapa de validación. Por consiguiente, el sistema cuenta con un excelente nivel de precisión, tanto en un ambiente controlado como en un ambiente real, brindando así un sistema sencillo de aplicar y muy efectivo para detectar plagas en cítricos.
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