Modelo de Deep Learning para reconocimiento de Diplocarpon Rosae en rosas Mister Lincoln en zonas altoandinas

Sáenz Shupingahua, Daniel Andrés; Quillimamani Soncco, Guido Cristhian; Cahuana Diaz, Maycol

Modelo de Deep Learning para reconocimiento de Diplocarpon Rosae en rosas Mister Lincoln en zonas altoandinas

dc.contributor.advisor	Sullon Macalupu, Abel Angel
dc.contributor.author	Sáenz Shupingahua, Daniel Andrés
dc.contributor.author	Quillimamani Soncco, Guido Cristhian
dc.contributor.author	Cahuana Diaz, Maycol
dc.date.accessioned	2024-02-21T14:42:55Z
dc.date.available	2024-02-21T14:42:55Z
dc.date.embargoEnd	2025-12-04
dc.date.issued	2023-12-04
dc.description.abstract	El trabajo tuvo como objetivo detectar la presencia del hongo Diplocarpon Rosae en rosas en la región de Puno, Perú, utilizando redes neuronales convolucionales. La metodología involucró la recolección y preparación de datos, la construcción y entrenamiento del modelo, y la evaluación de este. Se utilizó un método estructurado basada en la investigación de Marroquin, U. y se recolectó datos utilizando cámaras profesionales y móviles. Los datos fueron preparados para la clasificación, detección y segmentación usando diversas herramientas. El estudio contribuye al reconocimiento de la plaga Diplocarpon Rosae en la región sur del Perú y aporta a la investigación futura. El artículo describe el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para la identificación de plagas en cultivos de rosas en la región de Puno. Los datos se dividieron en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, y se construyeron modelos para la clasificación, detección y segmentación. Los resultados mostraron una alta precisión para los modelos de clasificación con 0.99 y detección con 0.85, pero se encontraron algunas complicaciones en el modelo de segmentación con 0.635. Se logró el objetivo de crear un modelo de IA para la clasificación, detección y segmentación de la plaga en cultivos de rosas.	en_ES
dc.description.escuela	Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas	en_ES
dc.description.lineadeinvestigacion	Tecnología de información e innovación tecnológica	en_ES
dc.description.sede	JULIACA	en_ES
dc.format	application/pdf	en_ES
dc.identifier.uri	http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7295
dc.language.iso	spa	en_ES
dc.publisher	Universidad Peruana Unión	en_ES
dc.publisher.country	PE	en_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess	en_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/	*
dc.subject	CNN	en_ES
dc.subject	Detección de Objetos	en_ES
dc.subject	Segmentación de Instancias	en_ES
dc.subject	Rosas	en_ES
dc.subject	Diplocarpon Rosae	en_ES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04	en_ES
dc.title	Modelo de Deep Learning para reconocimiento de Diplocarpon Rosae en rosas Mister Lincoln en zonas altoandinas	en_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	en_ES
renati.advisor.dni	06812118
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0003-4142-7230	en_ES
renati.author.dni	70444029
renati.author.dni	73820210
renati.author.dni	74473734
renati.discipline	612076	en_ES
renati.juror	Herrera Yucra, Benazir Francis
renati.juror	Chambi Aguilar, Jenson Daniel
renati.juror	Pineda Ancco, Ferdinand Edgardo
renati.level	http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional	en_ES
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	en_ES
thesis.degree.discipline	Ingeniería de Sistemas	en_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitectura	en_ES
thesis.degree.name	Ingeniero de Sistemas	en_ES