Detección de blancos biológicos en rosas de la variedad freedom utilizando reconocimiento de imágenes con redes neuronales convolucionales

La industria florícola de Ecuador, es una actividad muy importante que con el tiempo se ha consolidado en el mercado de Estados Unidos con un 40%, Rusia con 25% como los principales consumidores; el resto del mercado se distribuye entre varios países de Europa, lo cual ha contribuido a generar empleo y divisas al país, activando la economía ecuatoriana en diferentes sectores. Sin embargo, la detección manual de blancos biológicos, como el pulgón y el velloso, presenta fallas humanas que provocan pérdidas económicas significativas, llegando a un 60% en la finca Hortic Roses. Para abordar este problema, se desarrolló un prototipo software de apoyo a la metodología de prototipado rápido permitiendo un enfoque ágil que se adapte a los requisitos. El proceso se llevó a cabo de la siguiente manera; Primero se realizó una revisión de literatura que permitió escoger el modelo de inteligencia artificial para posteriormente realizar una recolección de imágenes que fueron etiquetadas con los blancos biológicos pulgón y velloso. El resultado fue la implementación de un modelo de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales, que alcanzó una precisión del 97% en la identificación de los blancos biológicos que afectan a la variedad de rosa Freedom, se evaluó el modelo mediante el uso de la métrica recall para validar su efectividad y precisión. Este prototipo no solo facilita la detección automatizada de los blancos biológicos, reduciendo la intervención humana, sino que también contribuye a minimizar las pérdidas económicas y mejorar el proceso de monitoreo en la finca.

• Autore principale: Cedillo Paz, Ismael Nicolás (author)
• Natura: bachelorThesis
• Pubblicazione: 2024
• Soggetti: BLANCO BIOLÓGICO; PULGÓN; VELLOSO; FREEDOM; REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES.
• Accesso online: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/42456