Diseño de un prototipo web de recolección y validación de datos empleados para detectar enfermedades en las hojas de plantas medicinales a través de procesamiento de imágenes mediante redes neuronales convulsiónales caso de estudio: caléndula (Cercospora) y albahaca (Colletotrichum Gloeosporioides)

En el campo de visión por computadora, las redes neuronales convolucionales y el apoyo de los recursos de procesamiento como Google Colab o computadores con ram de 24 o 32 GB, han permitido aplicar modelos para predecir la clasificación de una imagen determinada. En el trabajo actual se utilizaron m...

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Autores:

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2021

Institución:

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:

RIUD: repositorio U. Distrital

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.udistrital.edu.co:11349/29604

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11349/29604

Palabra clave:

Arquitectura Web
Prototipo Web
Redes Neuronales Convolucionales
Clasificación de Imágenes
Plantas Enfermas
Plantas Sanas
Especialización en Ingeniería de Software - Tesis y Disertaciones Académicas
Sistemas automáticos de recolección de datos
Procesamiento de imágenes
Gráficas por computador
Plantas medicinales - Análisis de información
Web Prototype
Convolutional Neural Networks
Image Classification
Deep Learning
Diseased Plants
Healthy Plants

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