Detección precoz de enfermedades en el tomate
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
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Las enfermedades y plagas de las plantas son un grave problema en la agricultura. Una detección precisa y más rápida de las enfermedades y plagas en las plantas podría ayudar a desarrollar un método de tratamiento precoz y, al mismo tiempo, reducir significativamente las pérdidas económicas. En este sentido, la introducción de la clasificación de imágenes basada en el aprendizaje profundo ha dado lugar a un número significativo de soluciones. El objetivo principal de esta investigación es detectar más rápidamente las enfermedades de las hojas de las plantas de tomate mediante la ...
Las enfermedades y plagas de las plantas son un grave problema en la agricultura. Una detección precisa y más rápida de las enfermedades y plagas en las plantas podría ayudar a desarrollar un método de tratamiento precoz y, al mismo tiempo, reducir significativamente las pérdidas económicas. En este sentido, la introducción de la clasificación de imágenes basada en el aprendizaje profundo ha dado lugar a un número significativo de soluciones. El objetivo principal de esta investigación es detectar más rápidamente las enfermedades de las hojas de las plantas de tomate mediante la adopción del Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL), que se puede utilizar de manera eficiente para la clasificación de imágenes utilizando varias arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN), incluyendo VGG-16, ResNet34 y EfficentNet0.Antes de concluir la preparación de los datos, se aplicaron algunas técnicas de preprocesamiento. Se descubrió un desequilibrio entre las clases en el conjunto de datos, que se corrigió utilizando técnicas de muestreo aleatorio ponderado para evitar sesgos. Se optimizó el modelo para mejorar su rendimiento.El resultado de las predicciones se integra en una GUI interactiva. La GUI permite mostrar la enfermedad detectada. El usuario puede poner su propia imagen para que detecte la clase de enfermedad.
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