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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4939| Title: | CONTEO DE PLANTAS DE AGAVE USANDO REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES |
| Authors: | HERNÁNDEZ CALVARIO, OMAR |
| Issue Date: | 2022-08-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán |
| Description: | Para la industria tequilera, es muy importante conocer la cantidad de materia prima (agaves) con la que cuentan para poder estimar su producción y tomar decisiones en cuanto a los compromisos de venta para los próximos años. Cada planta de agave es muy valiosa, para que se puedan cosechar pasan de 4 a 7 años. Por lo tanto, el monitoreo e inventario de los cultivos de agave son actividades muy importantes. Dadas las grandes extensiones de terreno, es muy tedioso y tardado llevar un inventario de forma manual de los agaves. Los agricultores suelen saber cuántas plantas sembraron, porque pagaron por cada una de las plantas, pero desconocen cuantas siguen vivas. Cuando el agave se acerca a su etapa de madurez, se presenta el problema del robo de plantas. Se propone un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales que recibe como entrada una imagen de un cultivo de plantas de agave adquiridas desde un Vehículo Aéreo no Tripulado y el resultado esperado es la detección y conteo de cada una de las plantas de agave presentes. Para propósitos de comparación se realizó la detección y conteo de plantas de agave con imágenes utilizadas en otras investigaciones, donde se presentaron metodologías diferentes a la propuesta en esta tesis. El algoritmo propuesto tiene un mejor rendimiento, alcanzando mejores resultados en la detección y conteo de plantas superando adversidades encontradas en investigaciones previas como las sombras y el traslape de plantas. La metodología propuesta soluciona la problemática encontrada en el conteo de plantas de agave. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis maestría en ciencias de la computación |
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