Modelo de reconocimiento de pigmentación y detección de objetos en plantaciones para determinar la temporada de cosecha.
El estudio se centró en el desarrollo y evaluación de un sistema para la detección y clasificación de frutas y verduras en entornos agrícolas. El objetivo fue implementar un modelo de detección de objetos y análisis de pigmentación, utilizando un conjunto de datos de imágenes etiquetadas. Se emplear...
Tallennettuna:
| Päätekijä: | |
|---|---|
| Aineistotyyppi: | bachelorThesis |
| Kieli: | spa |
| Julkaistu: |
2024
|
| Aiheet: | |
| Linkit: | https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10945 |
| Tagit: |
Lisää tagi
Ei tageja, Lisää ensimmäinen tagi!
|
Lisää tagi | Yhteenveto: | El estudio se centró en el desarrollo y evaluación de un sistema para la detección y clasificación de frutas y verduras en entornos agrícolas. El objetivo fue implementar un modelo de detección de objetos y análisis de pigmentación, utilizando un conjunto de datos de imágenes etiquetadas. Se emplearon pruebas exhaustivas, desde el entrenamiento del modelo hasta la validación del sistema en múltiples escenarios. Los resultados revelaron un progreso significativo en la precisión del modelo, mejorando del 17% al 81% a lo largo de quince épocas de entrenamiento. El sistema demostró una funcionalidad destacada al identificar y recomendar acciones para diferentes productos hortofrutícolas. Las conclusiones resaltaron la utilidad práctica del sistema como herramienta de apoyo en la toma de decisiones agrícolas. Se recomienda optimizar continuamente el modelo, ampliar el conjunto de datos y mejorar la interfaz para una adopción más efectiva en entornos agrícolas. |
|---|