Aplicación para estimar el nivel de madurez en las mazorcas de cacao haciendo uso de visión por computador y aprendizaje de máquina “deleco”

La etapa de postcosecha tiene una gran importancia en el proceso productivo de cualquier cultivo, pero debido a la falta de tecnificación en el campo colombiano, casos como los del cacao, se presentan practicas artesanales las cuales afectan la calidad del producto, como por ejemplo: la identificación de la madurez de sus mazorcas realizada de manera visual; por ello se presenta esta investigación en la cual, se logró proponer una solución al problema anterior haciendo uso de visión por computador y aprendizaje profundo, implementando redes neuronales convolucionales, como lo es YOLO, para ser utilizadas por un dispositivo móvil en el campo colombiano.

• Autores: Heredia Gómez, Juan Felipe; Ramírez Acuña, Juan Sebastián; Rueda Gómez, Juan Pablo
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22722
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22722
• Palabra clave: IoT applications; Software engineering; Agriculture; Investigation; Cocoa; Maturity; YOLO; Object detection; Image recognition; Aplicaciones IoT; Ingeniería de software; Agricultura; Investigación; Cacao; Madurez; YOLO; Detección de objetos; Reconocimiento de Imágenes
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/