Desarrollo de un sistema de visión por computadora con Raspberry Pi para la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora en el cultivo de cacao criollo de la finca Villa Laura en el Huila
Through this research, a computer vision system was developed with Raspberry Pi to contribute to the early detection of Moniliasis and Phytophthora, which currently affect cocoa the most, and from there, generate alternatives to minimize their impact. Neural networks were used for this study, in ord...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
Universidad Antonio Nariño
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/7905 |
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|---|---|
| author | Andrade Becerra, Cristian David |
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| description | Through this research, a computer vision system was developed with Raspberry Pi to contribute to the early detection of Moniliasis and Phytophthora, which currently affect cocoa the most, and from there, generate alternatives to minimize their impact. Neural networks were used for this study, in order to detect diseases in cocoa, the detection model used is the SSD MobileNet V2, an architecture used for object detection, trained and evaluated by a set of o wn images. The images come from the Villa Laura farm where a dataset of 540 images was extracted, the neural network, once trained, calculates the performance metrics, obtaining as a result an average accuracy of 0.783, and an average recall of 0.85. These results are very favorable for the model entered. |
| format | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
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| institution | Repositorio Digital UAN |
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| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad Antonio Nariño |
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| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-79052024-10-09T22:44:37Z Desarrollo de un sistema de visión por computadora con Raspberry Pi para la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora en el cultivo de cacao criollo de la finca Villa Laura en el Huila Andrade Becerra, Cristian David Muñoz Calderón, Yeimi Cacao Redes Neuronales Raspberry enfermedades Cocoa Neural Networks Raspberry diseases Through this research, a computer vision system was developed with Raspberry Pi to contribute to the early detection of Moniliasis and Phytophthora, which currently affect cocoa the most, and from there, generate alternatives to minimize their impact. Neural networks were used for this study, in order to detect diseases in cocoa, the detection model used is the SSD MobileNet V2, an architecture used for object detection, trained and evaluated by a set of o wn images. The images come from the Villa Laura farm where a dataset of 540 images was extracted, the neural network, once trained, calculates the performance metrics, obtaining as a result an average accuracy of 0.783, and an average recall of 0.85. These results are very favorable for the model entered. A través de esta investigación se desarrolló un sistema de visión por computadora con que Raspberry P i para contribuir en la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora actualmente son las que más afectan al cacao y a partir de allí, generar alternativas que minimicen su impacto. Para este estudio se utilizaron redes neuronales, con el fin de detectar las enfermedades en el cacao, el modelo de detección que se utilizó es el SSD MobileNet V2, una arquitectura utilizada para la detección de objetos, entrenada y evaluada por un conjunto de imágenes propio. Las imágenes provienen de la finca Villa Laura donde se extrajo un conjunto de datos de 540 imágenes, la red neuronal una entrenada se calcula las métricas de rendimiento obteniéndose como resultado una precisión media del 0.783, y un recuerdo promedio del 0.85 . vez Siendo esto resultados muy favorables para el modelo entrado. Ingeniero(a) Electrónico(a) Pregrado Presencial Proyecto 2023-03-31T02:00:14Z 2023-03-31T02:00:14Z 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/123456789/7905 Aime, M. C., & Rica, C. (2005). The causal agents of witches ’ broom and frosty pod rot of cacao ( chocolate , Theobroma cacao ) form a new lineage of Marasmiaceae. 97(5), 1012–1022. Ángel, M., & Sánchez, A. (n.d.). Manual Técnico del Cultivo de Cacao Prácticas Latinoamericanas. Ávila-Tomás, J. F., Mayer-pujadas, M. A., & Quesada-varela, V. J. (2020). Atención Primaria La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina I : introducción antecedentes a la IA y robótica. Atención Primaria, 52(10), 778–784. https://doi.org/10.1016/j.aprim.2020.04.013 Banda, H. (2014). Inteligencia Artificial: Principios y Aplicaciones. May. Bravo, L., Vaquero, M. P., & Bastida, S. (2011). Efectos beneficiosos del chocolate en la salud cardiovascular. 26(2), 289–292. https://doi.org/10.3305/nh.2011.26.2.5016 Calvo, D. (2017). Diego Calvo. Definición de Red Neuronal Artificial. https://www.diegocalvo.es/definicion-de-red-neuronal/ Caracol radio. (2021). Cacaoteros se benefician de inversión que mejorará la producción del grano. Diez, R. P., Gómez, A. G., & Martínez, N. de A. (2001). Introducción a la inteligencia artificial. Dostert, N., Roque, J., Cano, A., Torre, M. I. La, & Weigend, M. (2011). Hoja botánica : Cacao. Elebi, C. M. (n.d.). Inteligencia Artificial y Salud. Evans, H. C. (1981). Pod rot of cacao caused by Moniliophthora (Monilia) roreri. Phytopathological Papers, 44. Frayre, A. O. G., Méndez, C. A. G., Olvera, C. A. O., Eneldo, F., Monteagudo, L., Betancur, D. L., Gutiérrez, V. M., & Barraza, S. V. (2005). Estudio y comparativa de algoritmos de detección de objetos con redes neuronales artificiales convolucionales para la detección de enfermedades en hojas. 1–6. 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 Neiva (Huila, Colombia) Universidad Antonio Nariño Ingeniería Electrónica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Neiva Buganviles |
| spellingShingle | Cacao Redes Neuronales Raspberry enfermedades Cocoa Neural Networks Raspberry diseases Andrade Becerra, Cristian David Desarrollo de un sistema de visión por computadora con Raspberry Pi para la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora en el cultivo de cacao criollo de la finca Villa Laura en el Huila |
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