|
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/16351
Title: | Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa utilizando imágenes adquiridas por drones empleando la arquitectura de red neuronal convolucional xception |
metadata.dc.contributor.advisor: | García Santillán, Iván Danilo |
Authors: | Lema Días, Kevin Johao |
metadata.dc.type: | bachelorThesis |
Keywords: | PROGRAMA DE ORDENADOR;CULTIVO ALIMENTICIO;VISIÓN |
Issue Date: | 12-Aug-2024 |
metadata.dc.date.created: | 30-Jul-2024 |
Abstract: | La detección automática de malezas en el campo de la agricultura de precisión tiene un peso importante por los recursos que se ven involucrados en el desarrollo e implementación, siendo positivo o negativo de acorde a los resultados obtenidos, pues un buen modelo ayuda a eliminar de mejor manera las malezas de los cultivos, los cuales son responsables de apoderarse de los nutrientes, agua y luz solar que son necesarios para el correcto desarrollo de los cultivos. El proyecto abarca el desarrollo de un dataset propio de cultivos en los que se encuentran malezas y papas, las imágenes son adquiridas desde un dron, el entrenamiento de la arquitectura Xception que es propuesta desde un inicio y al cambio de arquitectura por EfficientDet, para posteriormente realizar el despliegue del modelo en una interfaz para ser difundida a terceros, para llegar a esto último se usan métricas relacionadas a deep learning para escoger el mejor modelo. |
Description: | Detectar automáticamente malezas en cultivos de maíz y/o papa utilizando imágenes adquiridas por drones empleando la arquitectura de red neuronal convolucional Xception. |
URI: | https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/16351 |
metadata.dc.identifier.other: | 04/SOF/ 060 |
metadata.dc.coverage: | Ibarra. Ecuador |
metadata.dc.description.degree: | Ingeniería |
metadata.dc.identifier.mfn: | 0000043373 |
metadata.dc.contributor.deparment: | Software |
Appears in Collections: | Software |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
04 SOF 060 logo.jpg | Logo | 389.83 kB | JPEG | View/Open |
04 SOF 060 TRABAJO GRADO.pdf | Trabajo de Grado | 4.36 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License