Prototipo móvil funcional para estimar la producción de cacao, haciendo uso de aprendizaje profundo y visión por computador

La detección de objetos aplicada en la agricultura es importante para estimar la producción de un cultivo lo que favorece la certeza en la toma de decisiones por parte de un agricultor. Por consiguiente, el presente proyecto presenta el diseño y desarrollo de una aplicación móvil funcional capaz de estimar la producción de cacao, implementando técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo. La aplicación planteada hace uso de una cámara de un dispositivo móvil Android. Asimismo, los elementos presentes en el sistema consideran un modelo aprendizaje de máquina entrenado, un conjunto de datos, y tecnologías que apoyan el proceso de desarrollo de software. Los resultados obtenidos dejan la evaluación de 8 modelos, donde se determina la incidencia de variables asociadas al balanceo sobre la precisión en la detección. Finalmente, el mejor modelo obtiene un mAP de 80.09%, y se logra desarrollar una aplicación móvil que funciona como un sistema de alerta temprana.

• Autores: Parra Muñoz, Cristian David; Hernández Flórez, Lisseth Andrea; Cala Pinzón, Karol Daniela
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/20452
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/20452
• Palabra clave: Telematics; Information systems; Software engineering; Investigation; Theobroma cacao; Object detection; Count; Estimate; Production; Telemática; Sistemas de información; Ingeniería de software; Investigación; Theobroma cacao; Detección de objetos; Conteo; Estimación; Producción
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/