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Tipo de Material: bachelorThesis
Título : "Implementación de Modelos Machine Learning aplicados al Estudio de Enfermedades del Theobroma cacao para huertas agroecológicas del Cantón la Maná, Provincia de Cotopaxi".
Autor : Bustamante Ochoa, Maria Jose
Garcia Peña, María José
Director de Tesis: Johnny Xavier, Bajaña Zajia, M.Sc.
Descriptores: DEEP LEARNING
MODELOS ENFERMEDADES
THEOBROMA CACAO
MACHINE LEARNING
Fecha de publicación : mar-2021
Ciudad: Editorial: Ecuador : La Maná : Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
Citación : Bustamante Ochoa Maria Jose, Garcia Peña María José, (2021); "Implementación de Modelos Machine Learning aplicados al Estudio de Enfermedades del Theobroma cacao para huertas agroecológicas del Cantón la Maná, Provincia de Cotopaxi". UTC. La Maná. 125 p.
metadata.dc.format.extent: 125 páginas
Resumen : En la actualidad los procesos Machine Learning aplicados en el campo de la agricultura está teniendo un gran éxito en diversos aspectos, estos incluyen la detección de diversas enfermedades de las plantas dentro del sector agrícola, para lograr esta precisión se requiere contar con métodos rápidos y eficaces de detección y evaluación de enfermedades de los frutos. Existe una gran variedad de microorganismos que causan enfermedades al cultivo del Theobroma cacao L., siendo que los hongos se constituyen como unos de los principales grupos, existe una cantidad de 8000 especies de hongos que producen variedades de enfermedades en el fruto, lo cual pueden reproducirse con mayor intensidad cuando existe una gran concentración de humedad. El presente proyecto tiene como objetivo determinar las enfermedades y el porcentaje de precisión en la mazorca de cacao, mediante una aplicación móvil que contiene modelos de inteligencia artificial de tipo Deep Learning. Gracias al desarrollo de esta aplicación móvil se contribuye con el agricultor que no tiene cognición de las enfermedades que afectan al cultivo de cacao, los profesionales agrícolas realizan pruebas eficientes mediante cámaras húmedas y por microscopio para identificar que patógenos infecciosos está afectando al fruto.
Descripción : Nowadays, Machine Learning processes applied in the field of agriculture are having great success in various aspects, these include the detection of various plant diseases within the agricultural sector, to achieve this accuracy is required to have fast and effective methods of detection and evaluation of fruit diseases. There is a great variety of microorganisms that cause diseases to the crop of Theobroma cacao L., and fungi are one of the main groups, there are 8000 species of fungi that produce varieties of diseases in the fruit, which can reproduce more intensely when there is a high concentration of moisture. This project aims to determine the diseases and the percentage of accuracy in the cocoa pod, using a mobile application that contains artificial intelligence models of Deep Learning type. Thanks to the development of this mobile application contributes to the farmer who has no cognition of the diseases that affect the cacao crop, agricultural professionals perform efficient tests using wet cameras and microscopy to identify which infectious pathogens are affecting the fruit.
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería en Sistemas

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