Diseño de un sistema de visión artificial mediante una plataforma usando un drone para identificar la plaga lancha (Phytophthora Infestans) en campos agrícolas de tomate riñón en romerillo bajo

Abstract

El presente trabajo realiza un estudio de la detección e identificación de enfermedades en las hojas de tomate riñón a través del diseño de un sistema de visión artificial mediante una plataforma usando un drone para proporcionar el desarrollo de una aplicación de alertas hacia el agricultor. El sistema propuesto se fundamenta en un detector de enfermedades mediante redes neuronales artificiales convolucionales con el módulo dnn de OpenCV que se basa en un enfoque híbrido entre yoloV3 y Darknet-53. En efecto, hace uso de la adquisición de datos con técnicas de vuelo autónomo, el nodo de comunicación que sirve de puente entre los datos de telemetría y detección con la base de datos y la plataforma web. Además, se integra la fase de base de datos que fomenta la administración de los datos para hacer su correcto proceso. Finalmente se encuentra la plataforma web que consta con autenticación y nos muestra las alertas que el usuario puede realizar medidas de manejo integrado para la prevención del cultivo. Este documento denota el estudio realizado para diseñar un entrenamiento acorde a la arquitectura de la red con los conjuntos de los datos de las muestras de la enfermedad y para la fase de validación realiza un proceso con el fin de la identificación de la enfermedad, y así, conseguir un modelo de entrenamiento eficiente para la problemática planteada.