Desarrollo de aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación de aguacates Hass con la plaga Monalonion, en la finca “Las Palmas”, ubicada en el municipio de San Agustín, Huila

In the department of Huila, in recent years there has been an increase in Hass avocado crops, which is why there is also evidence of the presence of pests such as Monalonion, considered the main one according to farmers, the appearance of th losses between 50 and 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) ....

Full description

Autores:
Erazo Samboni, William Ricardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/7904
Acceso en línea:
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Palabra clave:
Aguacate Hass
Plaga Monalonion
Aplicación Android móvil
Visión Artificial
Deep Learning
Hass avocado
Monalonion pest
Android mobile application
Artificial Vision
Deep Learning
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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description In the department of Huila, in recent years there has been an increase in Hass avocado crops, which is why there is also evidence of the presence of pests such as Monalonion, considered the main one according to farmers, the appearance of th losses between 50 and 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) . T is can generate economic he purpose of this project was to develop a mobile Android application using Artificial Vision and Deep Learning for the identification of the fruit with Monalonion . The data set consolidated by the author contains real images of avocados, the Deep Learning transfer learning technique and the EfficientDetLite3 model are used, it was evaluated in the Google Colab environment with the mAP (mean Average Precision) metric of 9 0 which i % was obtaineds very popular among different competitions and an average accuracy
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Understanding the mAP Evaluation Metric for Object Detection | by Timothy C Arlen | Medium. https://medium.com/@timothycarlen/understanding-the-map-evaluationmetric-for-object-detection-a07fe6962cf3Calderon, A., & Cortes, H. D. H. (2020). Machine learning en la detección de enfermedades en plantas: Machine learning en la detección de enfermedades en plantas. Tecnología Investigación y Academia, 7(2), 55-61.Calvo, D. (2017). Red Neuronal Convolucional CNN - Diego Calvo. https://www.diegocalvo.es/red-neuronal-convolucional/instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/In the department of Huila, in recent years there has been an increase in Hass avocado crops, which is why there is also evidence of the presence of pests such as Monalonion, considered the main one according to farmers, the appearance of th losses between 50 and 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) . T is can generate economic he purpose of this project was to develop a mobile Android application using Artificial Vision and Deep Learning for the identification of the fruit with Monalonion . The data set consolidated by the author contains real images of avocados, the Deep Learning transfer learning technique and the EfficientDetLite3 model are used, it was evaluated in the Google Colab environment with the mAP (mean Average Precision) metric of 9 0 which i % was obtaineds very popular among different competitions and an average accuracyEn el departamento del Huila, en los últimos años se ha registrado un aumento en cultivos de aguacate Hass, por lo cual, se evidencia también la presencia de plagas como el Monalonion, considerada como la principal según los agricultores, la aparición de e económicas entre el 50 Y 100% (Eugenia & Zuluaga, 2020) . sta puede generar pérdidas El propósito de este proyecto fue desarrollar una aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación del fruto con Monalonion. El conjunto de datos consolidado por el autor contiene imágenes reales de los aguacates, se emple Learning y el modelo EfficientDetó la técnica de aprendizaje por transferencia de Deep Lite3, se evaluó en el entorno de Google Colab con la métri ca mAP (mean Average Precision) que es muy popular entre diferentes competiciones y se obtuvo una precisión promedio de 90%Ingeniero(a) Electrónico(a)PregradoPresencialProyectospaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaNeiva BuganvilesAguacate HassPlaga MonalonionAplicación Android móvilVisión ArtificialDeep LearningHass avocadoMonalonion pestAndroid mobile applicationArtificial VisionDeep LearningDesarrollo de aplicación Android móvil utilizando Visión Artificial y Deep Learning para la identificación de aguacates Hass con la plaga Monalonion, en la finca “Las Palmas”, ubicada en el municipio de San Agustín, HuilaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2022_WilliamRicardoErazoSamboni.pdf2022_WilliamRicardoErazoSamboni.pdfLibro Trabajo de Gradoapplication/pdf2014357https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/527520bc-a536-445c-86d0-ba9b5a3c8c69/download7eb4baed311a2a16038f912c35f92a90MD512022_WilliamRicardoErazoSamboni _Autorización2022_WilliamRicardoErazoSamboni _AutorizaciónAutorización de Autoresapplication/pdf1673762https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/ff3be0ac-c90f-4f28-bb68-bb4f6682040d/download8cfb6bb37c4cb9fe0976dba3a75fbf81MD522022_WilliamRicardoErazoSamboni _Acta2022_WilliamRicardoErazoSamboni _ActaActa de Sustentaciónapplication/pdf321622https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/7b58f2a8-5a97-4aec-904e-f4cdac7bb587/downloadf86e46660401109e4d536e0a85adf34fMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/65d11bd2-bb0d-4d91-8968-0be15b7e82b6/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54123456789/7904oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/79042024-10-09 23:23:07.621https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertoopen.accesshttps://repositorio.uan.edu.coRepositorio Institucional UANalertas.repositorio@uan.edu.co

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