Implementación de un sistema para detectar la enfermedad de la Sigatoka Negra en una plantación de banano empleando técnicas de visión artificial

dc.contributorTorres Salamea, Hugo Marcelo
dc.creatorAmores Romero, Kevin Steven
dc.creatorTrelles Muñoz, Kaiser Geovanny
dc.date2022-04-19T14:13:19Z
dc.date2022-04-19T14:13:19Z
dc.date2022
dc.date.accessioned2023-08-10T16:33:21Z
dc.date.available2023-08-10T16:33:21Z
dc.identifierhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/11682
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8158918
dc.descriptionUno de los problemas para la detección temprana de Sigatoka Negra es la necesidad del uso de una herramienta visual para determinar la existencia de los estados iniciales de la enfermedad, por esta razón se ha implementado un sistema empleando técnicas de visión artificial. Este proyecto consiste en el desarrollo de una red neuronal YOLOv4 basada en el entrenamiento mediante etiquetado manual de imágenes, este sistema utiliza herramientas de la nube como Google Colab que permite ejecutar código en línea; la precisión obtenida para evaluar el rendimiento de la red neuronal es mayor al 85% y se estableció la incidencia de la enfermedad en cada lote de la plantación de banano.
dc.descriptionIngeniero Electrónico
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Azuay
dc.rightsopenAccess
dc.subjectSIGATOKA NEGRA
dc.subjectBANANO
dc.subjectVISIÓN ARTIFICIAL
dc.subjectYOLOV4
dc.subjectREDES NEURONALES
dc.titleImplementación de un sistema para detectar la enfermedad de la Sigatoka Negra en una plantación de banano empleando técnicas de visión artificial
dc.typebachelorThesis


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