“Aplicación móvil para la detección y medición de altura en plantas de maíz utilizando DEEP LEARNING”
Caiza Caiza, Kevin Stalin
“Aplicación móvil para la detección y medición de altura en plantas de maíz utilizando DEEP LEARNING” aiza, Kevin - 66 paginas ; 30 cm
Incluye CD-Rom anexos
Proyecto (Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales); Cantuña, Karla ; Dir.
1. redes neuronales 2. La imagen digital 3. Metodología Crisp
Los proyectos de investigación de grado son de uso exclusivo para la sala de lectura
El presente proyecto de investigación tiene como finalidad emplear algoritmos de Deep Learning para la detección de objetos en imágenes. En este caso se detectó de manera automática dos clases: maíz y no es maíz. Una vez detectada una de las dos clases en la imagen, el siguiente paso conlleva el cálculo aproximado de la talla de la planta mediante algoritmos de medición de altura en imágenes 2D, para la detección se aplicó redes neuronales convoluciónales donde se utilizó 500 imágenes digitales de plantas de maíz de variedad sapón con diferentes estados de crecimientos e iluminación.
EEP
LEARNING
DETECCIÓN
ALGORITMO
HERRAMIENTA TECNOLÓGICA
PROYECTO 004C138ap
“Aplicación móvil para la detección y medición de altura en plantas de maíz utilizando DEEP LEARNING” aiza, Kevin - 66 paginas ; 30 cm
Incluye CD-Rom anexos
Proyecto (Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales); Cantuña, Karla ; Dir.
1. redes neuronales 2. La imagen digital 3. Metodología Crisp
Los proyectos de investigación de grado son de uso exclusivo para la sala de lectura
El presente proyecto de investigación tiene como finalidad emplear algoritmos de Deep Learning para la detección de objetos en imágenes. En este caso se detectó de manera automática dos clases: maíz y no es maíz. Una vez detectada una de las dos clases en la imagen, el siguiente paso conlleva el cálculo aproximado de la talla de la planta mediante algoritmos de medición de altura en imágenes 2D, para la detección se aplicó redes neuronales convoluciónales donde se utilizó 500 imágenes digitales de plantas de maíz de variedad sapón con diferentes estados de crecimientos e iluminación.
EEP
LEARNING
DETECCIÓN
ALGORITMO
HERRAMIENTA TECNOLÓGICA
PROYECTO 004C138ap