Desarrollo de un sistema de reconocimiento del estado de los cultivos de café en tiempo real usando redes neuronales artificiales

Armando Uribe Churta
{"title":"Desarrollo de un sistema de reconocimiento del estado de los cultivos de café en tiempo real usando redes neuronales artificiales","authors":"Armando Uribe Churta","doi":"10.33131/24222208.362","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"El presente proyecto plantea el uso de algoritmos de inteligencia artificial aplicados en el campo de la visión computacional para determinar el estado de cultivos de café mediante imágenes tomadas a partir de plantaciones en diferentes estados de oxidación, permitiendo al agricultor o campesino tener la posibilidad de conocer en tiempo real, el estado de las plantaciones mediante las hojas de café, las cuales ofrecen información importante que permite determinar la fase de maduración del fruto. Para ello se ha implementado una Red Neuronal Convolucional tipo clasificadora, compuesta por ocho capas de profundidad. Esta se ha entrenado mediante la herramienta Colab de Google, obteniendo un 98,72% de precisión para los datos de entrenamiento y 70,16% de precision para los datos de validación.","PeriodicalId":335859,"journal":{"name":"Revista CINTEX","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista CINTEX","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33131/24222208.362","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

El presente proyecto plantea el uso de algoritmos de inteligencia artificial aplicados en el campo de la visión computacional para determinar el estado de cultivos de café mediante imágenes tomadas a partir de plantaciones en diferentes estados de oxidación, permitiendo al agricultor o campesino tener la posibilidad de conocer en tiempo real, el estado de las plantaciones mediante las hojas de café, las cuales ofrecen información importante que permite determinar la fase de maduración del fruto. Para ello se ha implementado una Red Neuronal Convolucional tipo clasificadora, compuesta por ocho capas de profundidad. Esta se ha entrenado mediante la herramienta Colab de Google, obteniendo un 98,72% de precisión para los datos de entrenamiento y 70,16% de precision para los datos de validación.
利用人工神经网络实时识别咖啡作物状态的系统开发
本项目提出了使用人工智能算法应用在计算机视觉领域的咖啡作物种植起图像通过氧化不同国家,允许农民或农民有机会了解实时、叶子通过咖啡种植园,这提供了重要的信息,使我们能够确定水果的成熟阶段。为了实现这一目标,我们实现了一个由8个深度层组成的卷积分类神经网络。使用谷歌的Colab工具进行培训,培训数据的准确率为98.72%,验证数据的准确率为70.16%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信