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Descripción
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| En esta Tesis se describe la generación de un clasificador de enfermedades en las plantas basado en imágenes, que utiliza un método basado en aprendizaje profundo como algoritmo de clasificación. Este estudio contiene 3 fases elementales. La primera fase es la segmentación de las imágenes, cuyo objetivo es aislar las regiones de interés en la imagen. La segunda fase es la búsqueda de los mejores ajustes de los parámetros de configuración del algoritmo de aprendizaje profundo para el entrenamiento de una red neuronal convolucional con 2 especies de cultivos y 13 enfermedades, obteniendo un modelo entrenado con una exactitud del 98,37% para el diagnóstico de las plantas enfermas y sanas. Por último, el modelo se utilizó para el desarrollo de una herramienta de simulación con interfaz gráfica, que permite identificar el tipo de enfermedad de una planta a partir de una imagen. | |
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Internacional
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No |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Master |
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Calificación
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Sobresaliente |
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Fecha
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27/07/2018 |