dc.contributorMartínez Vásquez, David Alejandro
dc.creatorAvila Perez, Gustavo Adolfo
dc.date.accessioned2023-03-09T16:37:50Z
dc.date.accessioned2023-09-07T18:40:27Z
dc.date.available2023-03-09T16:37:50Z
dc.date.available2023-09-07T18:40:27Z
dc.date.created2023-03-09T16:37:50Z
dc.date.issued2022
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12209/18306
dc.identifierinstname:Universidad Pedagógica Nacional
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional de la Universidad Pedagógica Nacional
dc.identifierrepourl: http://repositorio.pedagogica.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8738470
dc.description.abstractEn este documento se encuentra el desarrollo de una aplicación para Android usando redes neuronales por medio de la librería de código abierto TensorFlow con el fin de identificar plagas en las hojas del café. Para lograr el entrenamiento de la red neuronal, se han tomado como referencia bases de datos con imágenes de plagas de Cercospora, Phoma, Roya Minador de hojas y Arañita roja para así lograr la identificación. El proceso de programación para el entrenamiento y la identificación de patrones se hizo en lenguaje Python, usando los entornos de desarrollo anaconda y Jupyter Notebook. Por otra parte, la aplicación para Android se desarrolló en Java, usando el entrono Android Studio, en el cual se importó la librería TensorFlow Lite.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Pedagógica Nacional
dc.publisherLicenciatura en Electrónica
dc.publisherFacultad de Ciencia y Tecnología
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dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.subjectAprendizaje de máquina
dc.subjectProcesamiento de imagen
dc.subjectIdentificación plagas
dc.subjectPython
dc.subjectRedes neuronales
dc.titleEntrenamiento de redes neuronales para la identificación de plagas en cultivos de café.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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