Ver Estadísticas

Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

  1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Posgrado
  3. Morelos
  4. Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
  5. Tesis CENIDET
  6. Tesis de Maestría
  7. Tesis de Maestría en Computación

Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6768
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorPizano Martinez, Brayan Alejandro%1144419-
dc.creatorPizano Martinez, Brayan Alejandro%1144419-
dc.date.accessioned2024-01-22T19:20:27Z-
dc.date.available2024-01-22T19:20:27Z-
dc.date.issued2024-01-16-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/6768-
dc.descriptionActualmente, 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.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.other- Sistema de identificación de plagas - Método de aprendizaqje profundo - Desarrolloes_MX
dc.subject.other- Agriculura - Sistemas de Identifiación de plagas - Desarrolloes_MX
dc.titleSistema de identificación de plagas en imágenes de plantas mediante aprendizaje profundoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorMagadan Salazar, Andrea%70430-
dc.folio1427es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Computación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MC_Brayan_Alejandro_Pizano_Martinez_2024.pdfTesis4.53 MBAdobe PDFView/Open
MC_Brayan_Alejandro_Pizano_Martinez_2024_c.pdf
  Restricted Access		Cesión de derechos948.86 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is protected by original copyright

View License
Show simple item record


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons