DESARROLLO DE UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DEL ESTADO DE LOS CULTIVOS DE CAFÉ EN TIEMPO REAL USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES

  • Armando Uribe Churta Servicio Nacional de Aprendizaje SENA
Palabras clave: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Hoja de Café, Inteligencia Artificial, Redes neuronales, Visión artificial

Resumen

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.

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Publicado
2020-12-31
Cómo citar
Uribe Churta, A. (2020). DESARROLLO DE UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DEL ESTADO DE LOS CULTIVOS DE CAFÉ EN TIEMPO REAL USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES. Revista CINTEX, 25(2), 37-44. https://doi.org/10.33131/24222208.362
Sección
ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN

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