Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.

Detectar malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante el análisis de imágenes adquiridas por un dron basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главный автор: Cabascango Salazar, Edwin Sebastián (author)
Формат: bachelorThesis
Язык:spa
Опубликовано: 2024
Предметы:
Online-ссылка:https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/16332
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
_version_ 1862774258388697088
author Cabascango Salazar, Edwin Sebastián
author_facet Cabascango Salazar, Edwin Sebastián
author_role author
collection Repositorio Universidad Técnica del Norte
dc.contributor.none.fl_str_mv García Santillán, Iván Danilo
Software
dc.coverage.none.fl_str_mv Ibarra. Ecuador
dc.creator.none.fl_str_mv Cabascango Salazar, Edwin Sebastián
dc.date.none.fl_str_mv 2024-08-07T15:34:46Z
2024-08-07T15:34:46Z
2024-07-30
2024-08-07
dc.format.none.fl_str_mv image/jpeg
application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv 04/SOF/ 056
https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/16332
0000043369
dc.language.none.fl_str_mv spa
dc.rights.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Universidad Técnica del Norte
instname:Universidad Técnica del Norte
instacron:UTN
dc.subject.none.fl_str_mv PROGRAMA DE ORDENADOR
CULTIVO
VISIÓN
dc.title.none.fl_str_mv Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
description Detectar malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante el análisis de imágenes adquiridas por un dron basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id UTN_adce357d8fd16518fcd50adee7ab287b
identifier_str_mv 04/SOF/ 056
0000043369
instacron_str UTN
institution UTN
instname_str Universidad Técnica del Norte
language spa
network_acronym_str UTN
network_name_str Repositorio Universidad Técnica del Norte
oai_identifier_str oai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/16332
publishDate 2024
reponame_str Repositorio Universidad Técnica del Norte
repository.mail.fl_str_mv .
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Norte
repository_id_str 4189
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/
spelling Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.Cabascango Salazar, Edwin SebastiánPROGRAMA DE ORDENADORCULTIVOVISIÓNDetectar malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante el análisis de imágenes adquiridas por un dron basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.La gestión eficaz de malezas es un componente crítico en las prácticas agrícolas modernas. Los agricultores deben implementar estrategias de control precisas para mitigar los efectos adversos de estas plantas invasoras en sus cultivos. Las malezas compiten agresivamente por recursos esenciales como nutrientes, agua, espacio y luz solar, lo que puede resultar en una disminución significativa tanto en la productividad como en la calidad nutricional de los cultivos. El proceso de identificación de malezas presenta desafíos considerables, particularmente en términos de eficiencia temporal. La magnitud del tiempo requerido para esta tarea está directamente correlacionada con la extensión del área cultivada. Adicionalmente, factores como la experiencia del agricultor en reconocimiento de especies de malezas, la topografía del terreno, y las condiciones climáticas, influyen en la complejidad y duración del proceso. Estas variables a menudo resultan en evaluaciones imprecisas o estimaciones subjetivas, lo que puede llevar a decisiones subóptimas en las estrategias de control de malezas. En respuesta a esta problemática, se propone el desarrollo de una aplicación web que incorpore algoritmos de aprendizaje profundo para la detección automatizada de malezas. Esta solución tecnológica utilizará imágenes capturadas por vehículos aéreos no tripulados (drones) como fuente primaria de datos. El objetivo principal es optimizar significativamente el tiempo dedicado a esta tarea crucial, proporcionando un análisis objetivo y preciso. Esta innovación promete mejorar la toma de decisiones en el manejo de malezas, contribuyendo así a una agricultura más eficiente y sostenible.IngenieríaGarcía Santillán, Iván DaniloSoftware2024-08-07T15:34:46Z2024-08-07T15:34:46Z2024-07-302024-08-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisimage/jpegapplication/pdf04/SOF/ 056https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/163320000043369spaIbarra. EcuadorAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica del Norteinstname:Universidad Técnica del Norteinstacron:UTN2024-08-13T20:31:59Zoai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/16332Institucionalhttp://repositorio.utn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utn.edu.ec/http://repositorio.utn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41892026-04-18T02:22:57.574803Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Nortetrue
spellingShingle Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
Cabascango Salazar, Edwin Sebastián
PROGRAMA DE ORDENADOR
CULTIVO
VISIÓN
status_str publishedVersion
title Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
title_full Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
title_fullStr Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
title_full_unstemmed Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
title_short Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
title_sort Detección automática de malezas en cultivos de maíz y/o papa mediante imágenes adquiridas por un dron, basado en la arquitectura de red neuronal convolucional VGG.
topic PROGRAMA DE ORDENADOR
CULTIVO
VISIÓN
url https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/16332