Desarrollo de aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación de aguacates Hass con la plaga Monalonion, en la finca “Las Palmas”, ubicada en el municipio de San Agustín, Huila
In the department of Huila, in recent years there has been an increase in Hass avocado crops, which is why there is also evidence of the presence of pests such as Monalonion, considered the main one according to farmers, the appearance of th losses between 50 and 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) ....
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| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad Antonio Nariño
2023
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|---|---|
| author | Erazo Samboni, William Ricardo |
| author2 | Fernández Periche, Francisco Maximiliano |
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| author_sort | Erazo Samboni, William Ricardo |
| collection | DSpace |
| description | In the department of Huila, in recent years there has been an increase in Hass avocado crops, which is why there is also evidence of the presence of pests such as Monalonion, considered the main one according to farmers, the appearance of th losses between 50 and 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) . T is can generate economic he purpose of this project was to develop a mobile Android application using Artificial Vision and Deep Learning for the identification of the fruit with Monalonion . The data set consolidated by the author contains real images of avocados, the Deep Learning transfer learning technique and the EfficientDetLite3 model are used, it was evaluated in the Google Colab environment with the mAP (mean Average Precision) metric of 9 0 which i % was obtaineds very popular among different competitions and an average accuracy |
| format | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
| id | repositorio.uan.edu.co-123456789-7904 |
| institution | Repositorio Digital UAN |
| language | spa |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad Antonio Nariño |
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| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-79042024-10-09T23:23:07Z Desarrollo de aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación de aguacates Hass con la plaga Monalonion, en la finca “Las Palmas”, ubicada en el municipio de San Agustín, Huila Erazo Samboni, William Ricardo Fernández Periche, Francisco Maximiliano Aguacate Hass Plaga Monalonion Aplicación Android móvil Visión Artificial Deep Learning Hass avocado Monalonion pest Android mobile application Artificial Vision Deep Learning In the department of Huila, in recent years there has been an increase in Hass avocado crops, which is why there is also evidence of the presence of pests such as Monalonion, considered the main one according to farmers, the appearance of th losses between 50 and 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) . T is can generate economic he purpose of this project was to develop a mobile Android application using Artificial Vision and Deep Learning for the identification of the fruit with Monalonion . The data set consolidated by the author contains real images of avocados, the Deep Learning transfer learning technique and the EfficientDetLite3 model are used, it was evaluated in the Google Colab environment with the mAP (mean Average Precision) metric of 9 0 which i % was obtaineds very popular among different competitions and an average accuracy En el departamento del Huila, en los últimos años se ha registrado un aumento en cultivos de aguacate Hass, por lo cual, se evidencia también la presencia de plagas como el Monalonion, considerada como la principal según los agricultores, la aparición de e económicas entre el 50 Y 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) . sta puede generar pérdidas El propósito de este proyecto fue desarrollar una aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación del fruto con Monalonion. El conjunto de datos consolidado por el autor contiene imágenes reales de los aguacates, se emple Learning y el modelo EfficientDetó la técnica de aprendizaje por transferencia de Deep Lite3, se evaluó en el entorno de Google Colab con la métri ca mAP (mean Average Precision) que es muy popular entre diferentes competiciones y se obtuvo una precisión promedio de 90% Ingeniero(a) Electrónico(a) Pregrado Presencial Proyecto 2023-03-31T00:50:41Z 2023-03-31T00:50:41Z 2022-11-28 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/7904 Amazon, aws. (2022). Capa gratuita de AWS | Cloud computing gratis |AWS. https://aws.amazon.com/es/free/?trk=eb709b95-5dcd-4cf8-89296f13b8f2781f&sc_channel=ps&s_kwcid=AL!4422!3!618394789840!e!!g!!amazon%20web %20services&ef_id=CjwKCAjwkaSaBhA4EiwALBgQaHqT-yY5uCwnsKsN_byiG-f4I_9lrxLHuQVYk6knRJnZjN8b2u6MBoC8IQQAvD_BwE:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!6183947 89840!e!!g!!amazon%20web%20services&all-free-tier.sortby=item.additionalFields.SortRank&all-free-tier.sortorder=asc&awsf.Free%20Tier%20Types=*all&awsf.Free%20Tier%20Categories=*all Apache, Google, & Tensorflow. (2020). Search | TensorFlow Hub. https://tfhub.dev/s?networkarchitecture=efficientdet BBVA. (2021). Qué es el «machine learning» y cómo funciona. https://www.bbva.com/es/machine-learning-que-es-y-como-funciona/ Berger, J., Preussler, C., & Agostini, J. P. (2019). Identificación de síntomas de Huanglongbing en hojas de cítricos mediante técnicas de deep learning. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/71000/Documento_completo.pdfPDFA.pdf?sequence=1&isAllowed=y Brain, G. (2021). Detección de objetos con Android | TensorFlow Lite. https://www.tensorflow.org/lite/android/tutorials/object_detection Brain Team, G. (2022). Introducción a Android Studio | Desarrolladores de Android | Android Developers. https://developer.android.com/studio/intro?hl=es-419 Bulk Resize Photos - Resize Images. (2022). https://bulkresizephotos.com/en C Arlen, T. (2018). Understanding the mAP Evaluation Metric for Object Detection | by Timothy C Arlen | Medium. https://medium.com/@timothycarlen/understanding-the-map-evaluationmetric-for-object-detection-a07fe6962cf3 Calderon, A., & Cortes, H. D. H. (2020). Machine learning en la detección de enfermedades en plantas: Machine learning en la detección de enfermedades en plantas. Tecnología Investigación y Academia, 7(2), 55-61. Calvo, D. (2017). Red Neuronal Convolucional CNN - Diego Calvo. https://www.diegocalvo.es/red-neuronal-convolucional/ instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf San Agustín (Huila, Colombia) Universidad Antonio Nariño Ingeniería Electrónica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Neiva Buganviles |
| spellingShingle | Aguacate Hass Plaga Monalonion Aplicación Android móvil Visión Artificial Deep Learning Hass avocado Monalonion pest Android mobile application Artificial Vision Deep Learning Erazo Samboni, William Ricardo Desarrollo de aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación de aguacates Hass con la plaga Monalonion, en la finca “Las Palmas”, ubicada en el municipio de San Agustín, Huila |
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