Título :	Desarrollo de un algoritmo basado en machine learning para la identificación de plagas en hojas de frijol
Autor(es):	Diana Carmen Rodríguez Lira
Palabras clave:	Aprendizaje automático Procesamiento de imágenes Redes neuronales artificiales Identificación de plagas en cultivos
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	22-ene-2025
Editorial :	Universidad Autonoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (97 páginas)
Folio RI:	IFMAC-317969
Facultad:	Facultad de Informática
Programa académico:	Maestría en Ciencias de la Computación
Resumen:	La agricultura en México desempeña un papel crucial tanto a nivel económico como alimentario y social, contribuyendo significativamente a la economía global y la seguridad alimentaria. México, con su diversidad de climas y suelos, es un productor importante de una amplia variedad de cultivos, abasteciendo tanto al mercado interno como el global. Sin embargo, el mantenimiento de cultivos saludables es esencial para evitar da ˜nos por enfermedades y plagas, que pueden afectar la calidad y rendimiento de los productos. Las técnicas tradicionales de manejo agrícola son ineficientes y consumen muchos recursos, por lo que se buscan soluciones innovadoras. El aprendizaje automático surge como una opción viable para detectar plagas y enfermedades en cultivos, aunque enfrenta desafíos en el procesamiento de imágenes debido a factores como sombras y cambios de iluminación. Este trabajo se enfoca en desarrollar un algoritmo basado en técnicas de procesamiento de imágenes y redes neuronales artificiales para identificar da ˜nos en las hojas del frijol que pueden ser causados por alguna plaga del orden Coleoptera: Coccinellidae y/o Chrysomelidae. Los resultados muestran una precisión de 0.792 para la clase ” sana” y 0.658 para la clase” infectada”. A pesar de que el algoritmo demuestra un desempeño ˜no satisfactorio, se identifican áreas de mejora como el manejo del desequilibrio de clases y la prevención del sobre ajuste.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11376
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