Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Utilize este identificador para referenciar este registo: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6768
Título: Sistema de identificación de plagas en imágenes de plantas mediante aprendizaje profundo
Autor: Pizano Martinez, Brayan Alejandro%1144419
metadata.dc.subject.other: - Sistema de identificación de plagas - Método de aprendizaqje profundo - Desarrollo
- Agriculura - Sistemas de Identifiación de plagas - Desarrollo
Data: 2024-01-16
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descrição: Actualmente, el aprendizaje profundo tiene un papel importante debido a sus diversos campos de aplicación, entre ellos la agricultura que es un pilar en el desarrollo económico. Este trabajo de investigación se centra en la identificación de insectos en imágenes considerados como plagas en los cultivos. La detección rápida y correcta brinda a los agricultores, la posibilidad de la eliminación de la plaga, lo cual evita la pérdida completa de sus cultivos. Se entrenaron tres arquitecturas de redes neuronales las cuales son: YOLOv5m6, YOLOv5L6 y YOLOv7; usando el conjunto de datos de IP102 con 97 clases para entrenamiento y pruebas. Cada modelo obtuvo un valor de 0.658, 0.619 y 0.635 en mAP@0.5 respectivamente. Los modelos obtenidos fueron ensamblados para operarse de manera conjunta en la computadora obteniendo un mAP de 0.680. También se tomó el mejor modelo para optimizarlo y ser utilizado en un dispositivo móvil con sistema operativo Android, pudiendo ser ejecutado en tiempo real usando fotografías.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece nas colecções:Tesis de Maestría en Computación

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
MC_Brayan_Alejandro_Pizano_Martinez_2024.pdfTesis4.53 MBAdobe PDFVer/Abrir
MC_Brayan_Alejandro_Pizano_Martinez_2024_c.pdf
  Restricted Access
Cesión de derechos948.86 kBAdobe PDFVer/Abrir Request a copy


Este registo está protegido por copyright original.



Este registo está protegido por Licença Creative Commons Creative Commons