Control de calidad en flores a través de procesamiento de imágenes y redes neuronales

Nuestro proyecto consiste en la elaboración de una red neuronal, que distinga variedad de imágenes de flores sean las se encuentren en buen estado y las que se encuentren en mal estado, o sea marchitas. Para la elaboración de este proyecto utilizaremos un lenguaje de programación muy reconocido, Python, el cual nos ayudará mucho, ya que tiene las librerías necesarias (procesamiento de imágenes, inteligencia artificial, etc.) para llevar a cabo el desarrollo de este, por otro lado también se utilizaría Opencv, ya que es otra librería la cual nos puede ayudar al procesamiento de imágenes y para las redes neuronales se utilizará Keras. Colombia es uno de los mayores exportadores de flores a nivel mundial y quisimos elaborar este proyecto porque este sector tiene un gran impacto en el sector social, ya que es un generador de empleos rurales formales directos, especialmente a madres cabeza de familia. Así mismo, involucra programas de sostenibilidad medioambiental. Así que nos complacería como equipo que nuestro proyecto pueda ser de utilidad para que el sector floricultor sea mucho más próspero.

• Autores: Fruto Lara, Ricardo Adrián; Polanco Fernández, Leonel Camilo; Sampayo Rodríguez, Alejandro David; Suárez Blanco, Carolina Paola
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Simón Bolívar
• Repositorio: Repositorio Digital USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/9351
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12442/9351
• Palabra clave: Motor visual; Redes neuronales; Redes neuronales por convolución; Visión por computador; Visual engine; Neural networks; Neural networks by convolution; Computer vision
• Rights: restrictedAccess
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional