“Desarrollo de un prototipo para el reconocimiento de plagas en plantaciones de babaco bajo invernadero utilizando redes neuronales”.

Abstract

El presente proyecto de investigación está enfocado en la detección de plagas que se dan en las plantas de babaco, es decir se hace un análisis técnico por medio de expertos y a través de revisiones bibliográficas considerando para este proyecto el procesamiento de imágenes mediante el entrenamiento con redes neuronales convolucionales cuyos resultados se reflejaran en una interfaz móvil, la misma que fue diseñada para los agricultores de este tipo de plantaciones. Para el desarrollo del entrenamiento de la red neuronal se empleó la metodología de desarrollo evolutivo, mediante el uso de herramientas de programación se usaron Google Colab como plataforma de desarrollo, Phyton como lenguaje de programación, la librería Open CV para el procesamiento de imágenes y Android Studio el cual se utilizó para crear la interfaz móvil. Para el entrenamiento y la prueba de la red neuronal se utilizaron 2500 imágenes de plagas en hojas y frutos basadas en fotografías. Para establecer el tipo de plaga se usó el procesamiento de imágenes en un banco de cincuenta fotografías por plaga mediante dos procesos de entrenamiento de la red neuronal, obteniendo como resultados de efectividad 93,75% y 100% de exactitud.