Detección de plagas que afectan al tamaño de la musa aab utilizando una aplicación móvil con reconocimiento de imágenes
| dc.contributor.advisor | Vicuña Pino, Ariosto Eugenio | |
| dc.contributor.author | Mora Vera, Jaime Andres | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-24T14:52:45Z | |
| dc.date.available | 2024-06-24T14:52:45Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description | Early detection of pests in Musa AAB (plantain) is crucial to achieve optimal production. However, farmers' limited experience is a constraint to finding and eliminating these pests. The constant technological advancement and integration of software tools in agriculture allow for solutions for many problems with greater efficiency, as well as minimizing resources. The main goal of this research was to develop a mobile application integrating an image classification model to detect diseases present in banana leaves. To achieve this goal, a literature review was required to identify the most common pests. Subsequently, a set of images of these pests was obtained to train an image classification model. This model was implemented in a native Android mobile application, and a usability test was conducted to evaluate it. The results of the literature review identified 6 pests as the most common. A set of 2856 images was obtained, allowing for the training of the model, which showed a 98% accuracy in pest identification. The mobile application constitutes a positive solution according to the usability test conducted with experts | |
| dc.description.abstract | La detección temprana de plagas en la Musa AAB (plátano) es crucial para lograr una producción óptima. Sin embargo, la poca experiencia de agricultores es una limitante para hallar y eliminar estas plagas. El constante avance tecnológico y la integración de herramientas de software en la agricultura permiten idear soluciones a distintos problemas con una mayor eficiencia, además de lograr minimizar recursos. El objetivo de esta investigación fue obtener una aplicación móvil que integra un modelo de clasificación de imágenes para detectar enfermedades presentes en las hojas de plátanos. Para conseguir esta meta, se requirió realizar una revisión literaria para identificar las plagas más comunes. Posteriormente, se obtuvo un conjunto de imágenes de dichas plagas para entrenar un modelo de clasificación de imágenes. Este modelo fue implementado en una aplicación móvil nativa de Android y se realizó una prueba de usabilidad para evaluarla. Los resultados de la revisión literaria fueron la identificación de 6 plagas como las más comunes. Se obtuvo un conjunto de imágenes de 2856 elementos que permitió el entrenamiento del modelo, el cual mostró una precisión de 98% en la identificación de plagas. Así, la aplicación móvil constituye una solución positiva de acuerdo con la prueba de usabilidad realizada con expertos. | |
| dc.format.extent | 87 | |
| dc.identifier.citation | Mora Vera,Jaime Andres(2024).Detección de plagas que afectan al tamaño de la musa aab utilizando una aplicación móvil con reconocimiento de imágenes.Quevedo.UTEQ.87 | |
| dc.identifier.other | 1300144 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/7225 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Quevedo:UTEQ | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | |
| dc.subject | Plátano, Plagas | |
| dc.subject | Visión por Computadora | |
| dc.subject | CNN | |
| dc.subject | Aplicación móvil | |
| dc.title | Detección de plagas que afectan al tamaño de la musa aab utilizando una aplicación móvil con reconocimiento de imágenes | |
| dc.type | bachelorThesis |
