Desarrollo de un sistema de visión por computadora con Raspberry Pi para la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora en el cultivo de cacao criollo de la finca Villa Laura en el Huila

Through this research, a computer vision system was developed with Raspberry Pi to contribute to the early detection of Moniliasis and Phytophthora, which currently affect cocoa the most, and from there, generate alternatives to minimize their impact. Neural networks were used for this study, in ord...

Full description

Autores:: Andrade Becerra, Cristian David

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Antonio Nariño

Repositorio:: Repositorio UAN

Idioma:: spa

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description	Through this research, a computer vision system was developed with Raspberry Pi to contribute to the early detection of Moniliasis and Phytophthora, which currently affect cocoa the most, and from there, generate alternatives to minimize their impact. Neural networks were used for this study, in order to detect diseases in cocoa, the detection model used is the SSD MobileNet V2, an architecture used for object detection, trained and evaluated by a set of o wn images. The images come from the Villa Laura farm where a dataset of 540 images was extracted, the neural network, once trained, calculates the performance metrics, obtaining as a result an average accuracy of 0.783, and an average recall of 0.85. These results are very favorable for the model entered.
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Inteligencia Artificial: Principios y Aplicaciones. May.Bravo, L., Vaquero, M. P., & Bastida, S. (2011). Efectos beneficiosos del chocolate en la salud cardiovascular. 26(2), 289–292. https://doi.org/10.3305/nh.2011.26.2.5016Calvo, D. (2017). Diego Calvo. Definición de Red Neuronal Artificial. https://www.diegocalvo.es/definicion-de-red-neuronal/Caracol radio. (2021). Cacaoteros se benefician de inversión que mejorará la producción del grano.Diez, R. P., Gómez, A. G., & Martínez, N. de A. (2001). Introducción a la inteligencia artificial.Dostert, N., Roque, J., Cano, A., Torre, M. I. La, & Weigend, M. (2011). Hoja botánica : Cacao.Elebi, C. M. (n.d.). Inteligencia Artificial y Salud.Evans, H. C. (1981). Pod rot of cacao caused by Moniliophthora (Monilia) roreri. Phytopathological Papers, 44.Frayre, A. O. G., Méndez, C. A. G., Olvera, C. A. O., Eneldo, F., Monteagudo, L., Betancur, D. L., Gutiérrez, V. M., & Barraza, S. V. (2005). Estudio y comparativa de algoritmos de detección de objetos con redes neuronales artificiales convolucionales para la detección de enfermedades en hojas. 1–6.instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/Through this research, a computer vision system was developed with Raspberry Pi to contribute to the early detection of Moniliasis and Phytophthora, which currently affect cocoa the most, and from there, generate alternatives to minimize their impact. Neural networks were used for this study, in order to detect diseases in cocoa, the detection model used is the SSD MobileNet V2, an architecture used for object detection, trained and evaluated by a set of o wn images. The images come from the Villa Laura farm where a dataset of 540 images was extracted, the neural network, once trained, calculates the performance metrics, obtaining as a result an average accuracy of 0.783, and an average recall of 0.85. These results are very favorable for the model entered.A través de esta investigación se desarrolló un sistema de visión por computadora con que Raspberry P i para contribuir en la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora actualmente son las que más afectan al cacao y a partir de allí, generar alternativas que minimicen su impacto. Para este estudio se utilizaron redes neuronales, con el fin de detectar las enfermedades en el cacao, el modelo de detección que se utilizó es el SSD MobileNet V2, una arquitectura utilizada para la detección de objetos, entrenada y evaluada por un conjunto de imágenes propio. Las imágenes provienen de la finca Villa Laura donde se extrajo un conjunto de datos de 540 imágenes, la red neuronal una entrenada se calcula las métricas de rendimiento obteniéndose como resultado una precisión media del 0.783, y un recuerdo promedio del 0.85 . vez Siendo esto resultados muy favorables para el modelo entrado.Ingeniero(a) Electrónico(a)PregradoPresencialProyectospaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaNeiva BuganvilesCacaoRedes NeuronalesRaspberryenfermedadesCocoaNeural NetworksRaspberrydiseasesDesarrollo de un sistema de visión por computadora con Raspberry Pi para la detección temprana de la Moniliasis y la Fitóftora en el cultivo de cacao criollo de la finca Villa Laura en el HuilaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2022_CristianDavidAndradeBecerra2022_CristianDavidAndradeBecerraLibro Trabajo de Gradoapplication/pdf3875785https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/547cb66f-5ccd-4d75-976c-772611921ef2/downloadb5167b9eb48cfaebeacd8730d961dc87MD512022_CristianDavidAndradeBecerra_Autorización2022_CristianDavidAndradeBecerra_AutorizaciónAutorización de Autoresapplication/pdf1565079https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/e56234f1-4350-4d8f-8b30-f65cde4fd32d/download0b802c68129891c760caa714138c6142MD522022_CristianDavidAndradeBecerra_Acta2022_CristianDavidAndradeBecerra_ActaActa de Sustentaciónapplication/pdf325154https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/751228ec-cd7a-4e8b-ad0c-6e539842b39f/downloadb7fc1eae56c4d6af4d507a3ffd8e7793MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/105a01fe-6e90-4c77-9b01-4939e8af0af6/download9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD54123456789/7905oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/79052024-10-09 22:44:37.556https://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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