Iacultivar: aplicación móvil con reconocimiento de imágenes para la detección y prevención de la monilla en el cultivo del cacao
El objetivo de este documento es mostrar la solución planteada por el equipo de trabajo al problema de moniliasis en cultivos de cacao del departamento de Santander desde un enfoque ingenieril desarrollando una aplicación móvil que hace uso del reconocimiento de imágenes para detectar esta enfermeda...
- Autores:
-
Rincón Caballero, Andrés Camilo
Rodríguez Calderón, Maryury Julieth
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15354
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/15354
- Palabra clave:
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El objetivo de este documento es mostrar la solución planteada por el equipo de trabajo al problema de moniliasis en cultivos de cacao del departamento de Santander desde un enfoque ingenieril desarrollando una aplicación móvil que hace uso del reconocimiento de imágenes para detectar esta enfermedad, para esto se identifico el problema a partir de documentos en entidades agricultoras como Fedecacao y Agrosavia, las cuales hacen hincapié en que la mayor parte de sus soluciones a este problema están alejadas del entorno tecnológico, esto hizo que el equipo de trabajo se enfocara en desarrollar una solución tecnológica la cual mezcla diferentes sistemas en uno para formar una arquitectura completa que supla las necesidades de este problema, se partió primero por realizar encuestas y entrevistas a habitantes del municipio San Vicente de Chucuri en el departamento de Santander una vez recogidas estas encuestas y entrevistas se dispuso a hacer un análisis de cuáles son las necesidades de este poblado, una vez identificadas se trabajó en la redacción de requerimientos que puedan dar solución a esta problemática de forma que este poblado a su vez pueda usar la solución de manera fácil y sencilla, los requerimientos redactados dieron paso a diseñar diagramas que pudieran clarificar el objetivo de solución, diagramas como los de casos de uso y bases de datos fueron vitales para esto, aquellos diagramas fueron transformados a su vez en interfaces amigables programadas por los desarrolladores. El sistema compuesto de un admin web para la administración de datos y el API el cual se encarga de distribuirlos es solo una de las partes importantes, el reconocimiento de imágenes hecho en teachable machine dio excelentes resultados para detectar la monilia en cultivos de cacao y una vez integrado con la aplicación se dio a la tarea de probar todo el sistema, el cual cumplió con las pruebas establecidas, a modo de conclusión el sistema realiza todas las funciones establecidas por el equipo de trabajo y tiene un gran potencial el sector agricultor de Colombia ya que al ser un sistema que puede incluir rápidamente nuevos cultivos soluciona un problema latente de enfermedades y plagas a lo largo del territorio nacional. |
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ANALISIS DE REQUERIMIENTOS 41 6.1 REDACCIÓN Y DEFINICIÓN DE HERRAMIENTAS, METODOLOGÍAS Y PREGUNTAS PARA LAS ENCUESTAS Y ENTREVISTAS 42 6.2 ENCUESTAS Y ENTREVISTAS A AGRICULTORES Y ENTES AGRICULTORES 43 6.3 SEGMENTACIÓN DE DESEOS Y NECESIDADES 43 6.4 PLANTEAMIENTO DE REQUERIMIENTOS FUNCIONALES Y NO FUNCIONALES 44 7. DISEÑO DIAGRAMAS, WIREFRAMES E INTERFACES 47 7.1 DISEÑO DE DIAGRAMAS DE CASOS DE USO Y DIAGRAMAS DE CLASES 48 7.2 DISEÑO DIAGRAMA DE BASE DE DATOS 52 7.3 DISEÑO DEL DIAGRAMA DE ARQUITECTURA 53 7.4 CREACIÓN DE WIREFRAMES E INTERFACES 55 8. DESARROLLO DE ADMIN WEB, API REST, ENTRENAMIENTO DE LA IA Y APLICACIÓN MÓVIL 58 8.1 DESARROLLO DE ADMIN WEB Y API REST 58 8.2 ENTRENAMIENTO DEL MÓDULO DE RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES 66 8.3 DESARROLLO DE LA APLICACIÓN MÓVIL 71 8.4 INTEGRACIÓN DEL SISTEMA 81 9. FASE DE PRUEBAS Y COMPROBACIÓN DEL SISTEMA 83 9.1 DISEÑO DE ESCENARIOS DE PRUEBAS 83 9.2 EJECUCIÓN DE LOS ESCENARIOS DE PRUEBAS 86 9.3 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LOS ESCENARIOS DE PRUEBAS 88 CONCLUSIONES 92 RECOMENDACIONES O TRABAJOS FUTUROS 93 REFERENCIAS BILIOGRÁFICAS 94 ANEXOS 98PregradoThe objective of this document is to show the solution proposed by the work team to the problem of moniliasis in cocoa crops in the department of Santander from an engineering approach, developing a mobile application that uses image recognition to detect this disease. I identify the problem from documents in agricultural entities such as Fedecacao and Agrosavia, which emphasize that most of their solutions to this problem are far from the technological environment, this made the work team focus on developing a technological solution which mixes different systems in one to form a complete architecture that meets the needs of this problem, it was started first by conducting surveys and interviews with inhabitants of the municipality of San Vicente de Chucuri in the department of Santander, once these surveys were collected and interviews were arranged to make an analysis of what are the needs of is Once identified, we worked on the drafting of requirements that can solve this problem so that this town in turn can use the solution easily and simply, the written requirements gave way to designing diagrams that could clarify the objective of the solution, diagrams such as those of use cases and databases were vital for this, those diagrams were in turn transformed into friendly interfaces programmed by the developers. The system composed of a web admin for data management and the API which is in charge of distributing them is only one of the important parts, the image recognition done in teachable machine gave excellent results to detect monilia in cocoa crops and a Once integrated with the application, it was given the task of testing the entire system, which complied with the established tests, by way of conclusion the system performs all the functions established by the work team and the agricultural sector of Colombia has great potential. Since being a system that can quickly include new crops, it solves a latent problem of diseases and pests throughout the national territory.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Iacultivar: aplicación móvil con reconocimiento de imágenes para la detección y prevención de la monilla en el cultivo del cacaoIacultivar: mobile application with image recognition for the detection and prevention of monilla in cocoa cultivationIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsAgricultureImage recognitionComposite systemOilseed plantsCell phonePrototype developmentAlgorithmsCocoaSoftware developmentIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasPlantas oleaginosasTelefonía celularDesarrollo de prototiposCacaoDesarrollo de softwareAlgoritmosAgriculturaReconocimiento de imágenesAplicaciones móvilesSistema compuestoSchwaber, K., & Sutherland, J. 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