“Aplicación móvil para la detección y medición de altura en plantas de maíz utilizando DEEP LEARNING” aiza, Kevin

By:

Caiza Caiza, Kevin Stalin

Contributor(s):

De La Cruz Lema, Norma Alexandra

Material type: Text

TextEcuador :Latacunga : Universidad Técnica de Cotopaxi : 2020Description: 66 paginas ; 30 cmContent type:

texto

Media type:

no mediado

Carrier type:

volumen

Subject(s):

EEP LEARNING DETECCIÓN ALGORITMO HERRAMIENTA TECNOLÓGICA

DDC classification:

PROYECTO 004C138ap

Online resources:

Documento

Contents:

1. redes neuronales 2. La imagen digital 3. Metodología Crisp

Dissertation note: Proyecto (Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales); Cantuña, Karla ; Dir. Summary: 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.

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Item type	Current library	Collection	Call number	Copy number	Status	Date due	Barcode
Tesis	Biblioteca La Matriz INGENIERIA EN INFORMATICA Y SISTEMAS COMPUTACIONALES / LA MATRIZ	Colección / Fondo / Acervo / Resguardo	PROYECTO 004C138ap (Browse shelf(Opens below))	Ej.1	Available		PI-001955

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.

Facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas ;

Carrera de Ingeniería y Sistemas Computacionales,

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