Sistema inteligente de reconocimiento de imágenes para apoyar el diagnóstico de plagas y enfermedades en el cultivo de arroz en el departamento de Lambayeque en el año 2019

dc.contributor.advisorNicho Cordova, Ernesto Ludwin
dc.contributor.authorGalan Zapata, Jefferson Luis
dc.coverage.spatialChiclayoes_PE
dc.creatorGalan Zapata, Jefferson Luis
dc.date.accessioned2021-05-03T19:33:36Z
dc.date.available2021-05-03T19:33:36Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl cultivo de arroz en Lambayeque es uno de los más importantes de la región. Pero como toda en la agricultura existen plagas y enfermedades que afectan directamente al producto final que muchas veces son muy tardías su detección, siendo impreciso su control del campo. Debido a esto se realiza una investigación aplicada ya que se desarrolla un sistema inteligente de aplicación móvil apoyado de un modelo de reconocimiento de imágenes basado en redes neuronales, con la intención de brindar un reconocimiento preciso del patógeno encontrado en el cultivo, permitiendo comprobar la hipótesis ya que el software cumple con la intención de apoyar a un diagnóstico más específico de plagas y enfermedades mediante gráficos con porcentajes del campo evaluado. Para el desarrollo del software se hizo uso de las metodologías CommonKads y RUP, haciendo las pruebas de calidad para su uso. Concluyendo la creación de un modelo de reconocimiento junto con el aplicativo, además de probar su funcionalidad mediante validación de expertos en el área de agricultura para el cumplimiento de los objetivos. Como resultados finales, tenemos que esta investigación presenta un paso más de como la inteligencia artificial puede entrar ayudar al ámbito de la agricultura, apoyando a pérdidas económicas y distribución de un alimento tan consumido como es el arroz.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationJ. L. Galan, “Sistema inteligente de reconocimiento de imágenes para apoyar el diagnóstico de plagas y enfermedades en el cultivo de arroz en el departamento de Lambayeque en el año 2019,” Ingeniero, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú, 2021. [En línea]. Disponible en:es_PE
dc.identifier.otherRTU003077
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12423/3216
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejoes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectPlagas del campo
dc.subjectAplicaciones para móviles
dc.subjectArroz
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.titleSistema inteligente de reconocimiento de imágenes para apoyar el diagnóstico de plagas y enfermedades en el cultivo de arroz en el departamento de Lambayeque en el año 2019
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_PE
dc.type.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
renati.advisor.dni19327600
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8975-6274
renati.author.dni76430547
renati.discipline61200793es_PE
renati.jurorArangurí Garcia, Maria Ysabel
renati.jurorAquino Trujillo, Jury Yesenia
renati.jurorNicho Cordova, Ernesto Ludwin
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas y Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas y Computaciónes_PE
usat.lineaDesarrollo e innovación tecnológica

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