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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8984| Título : | Análisis cronológico de las características de la cebolla mediante imágenes para determinar la madurez fisiológica |
| Autor : | AYALA VERDIN, PATRICIA |
| Fecha de publicación : | 2024-12-06 |
| Editorial : | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Durango |
| Descripción : | Para poder llevar a cabo una investigación acerca de un cultivo es necesario implementar técnicas o tecnologías que ayuden a identificar información y características que interfieran en los procesos fisiológicos de las plantas. Las redes neuronales convolucionales de tipo U-Net son las más utilizadas para poder detectar características específicas dentro de una imagen, ya que estas trabajan con imágenes segmentadas, lo que ayuda a su fácil interpretación. El presente trabajo de investigación plantea el uso de una red neuronal convolucional de tipo U-Net dentro de un cultivo de cebolla. La red neuronal fue entrenada con fotografías que se obtuvieron de diversas plantas de cebolla que se seleccionaron dentro del cultivo. La toma de fotografías fue de forma cronológica a lo largo de un periodo de crecimiento, luego de obtener las fotografías se implementó la segmentación semántica, en donde solo se seleccionó lo que era las hojas, el tallo de la planta y en algunos casos el bulbo que se encontraba visible, para finalmente entrenar el modelo de la red, en donde se obtuvieron 93.90% de precisión al momento de su entrenamiento, así como una predicción acertada de la planta de cebolla. Los resultados obtenidos muestran que la utilización de una red neuronal convolucional U- Net puede ser una herramienta eficaz para detectar las características de esta, y utilizar estos resultados para futuras investigaciones. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ingeniería |
Ficheros en este ítem:
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