Sistema Experto Basado en Visión Artificial para el Diagnóstico de Plagas de Cacao en la Región San Martín

Simple item page
dc.contributor.advisorValles Coral, Miguel Angel
dc.contributor.authorChuquipoma Fermí­n, Oswaldo
dc.contributor.authorArapa Mejia, Jared Elim
dc.date.accessioned2023-08-14T21:36:10Z
dc.date.available2023-08-14T21:36:10Z
dc.date.issued2023-07-20
dc.description.abstractEn San Martin el cultivo de cacao (Theobroma cacao L.) se ve afectado por enfermedades y plagas que pueden causar una disminución en su producción e incluso la pérdida total de la cosecha. Por esta razón en esta investigación se desarrollaron modelos de redes neuronales convolucionales para identificar de manera temprana las plagas en frutos de cacao (Teobroma cacao L.), para este proyecto nos centramos en la plaga Moniliasis (Moniliophthora roreri) utilizando imágenes simples de frutos sanos y enfermos, mediante técnicas de aprendizaje profundo. Los modelos fueron entrenados con un conjunto de 4602 imágenes obtenidas de Kaggle, una comunidad en línea compuesta por científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático, que incluyen imágenes de frutos enfermos y sanos. Se entrenaron dos arquitecturas modelos: CacaoCustom, un modelo personalizado que alcanzo una precisión de 82%, e InceptionV3 un modelo preentrenado, siendo este último con el mejor rendimiento, alcanzando con una tasa de éxito de 96.77% en la identificación del fruto con plaga y sin plaga. La tasa de éxito significativamente alta hace que el modelo sea una herramienta de alerta temprana y muy útil en la agricultura, identificando la plaga Moniliasis en los frutos del cultivo de cacao (Teobroma cacao L.).en_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemasen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionInteligencia de Negociosen_ES
dc.description.sedeTARAPOTOen_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/6751
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.publisher.countryPEen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectAgriculturaen_ES
dc.subjectInteligencia artificialen_ES
dc.subjectCNNen_ES
dc.subjectAprendizaje profundoen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04en_ES
dc.titleSistema Experto Basado en Visión Artificial para el Diagnóstico de Plagas de Cacao en la Región San Martínen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
renati.advisor.dni40810431
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-8806-2892en_ES
renati.author.dni48428665
renati.author.dni75369925
renati.discipline612076en_ES
renati.jurorLévano Rodriguez, Danny
renati.jurorRuiz Grandez, Marco Antonio
renati.jurorRamirez Pezo, Yngue Elizabeth
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemasen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemasen_ES

Files

Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Oswaldo_Tesis_Licenciatura_2023.pdf
Size:
933.76 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Informe_Antiplagio.pdf
Size:
589.62 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
Autorizacion_de_Publicacion.pdf
Size:
129.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Ingeniería de Sistemas