dc.creatorJuiz, Martín Ariel
dc.creatorBuemi, María Elena
dc.date2022-10
dc.date2022
dc.date2023-04-19T15:09:39Z
dc.date.accessioned2023-07-15T10:14:34Z
dc.date.available2023-07-15T10:14:34Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151739
dc.identifierhttps://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/395/332
dc.identifierissn:2451-7496
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7491121
dc.descriptionEn las granjas medianas y pequeñas de nuestro país, la selección y separación de los huevos sucios o rotos se realiza de manera manual. A menudo, la estación de control de calidad se sitúa en un punto en la cadena de producción donde convergen cintas transportadoras de huevos provenientes de distintos galpones de postura lo que hace difícil conocer información relevante sobre la calidad y procedencia del huevo.En los últimos años la industria avícola y el ámbito académico han incursionado en la utilización de técnicas de Aprendizaje profundo para lidiarcon este problema. Este trabajo presenta avances preliminares de la aplicación de dos algoritmos de machine learning: YOLO y Deep SORT a videos capturados en las cintas transportadoras que constituyen un data set de elaboración propia. Se identifican ajustes relevantes sobre el hiperparámetro IoU, que permiten eliminar bounding boxes incorrectas.
dc.descriptionSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
dc.formatapplication/pdf
dc.format39-43
dc.languagees
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectIndustria avícola
dc.subjectDetección de objetos
dc.subjectSeguimiento de objetos
dc.subjectYolo
dc.subjectCNN
dc.subjectDeep SORT
dc.titleAprendizaje profundo en la detección y seguimiento de calidad en granjas avícolas de postura
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


Este ítem pertenece a la siguiente institución