Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Tesis:
Clasificador de hojas mediante Deep Learning
Año:2017
Áreas de investigación
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
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.
Internacional
No
ISBN
Tipo de Tesis
Master
Calificación
Sobresaliente
Fecha
27/07/2018
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Director: Aurora Perez Perez (UPM)
  • Director: Juan Pedro Caraca-Valente Hernandez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Investigación en Tecnología Informática y de las Comunicaciones: CETTICO
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