Determinación de la madurez de mazorcas de Cacao, haciendo uso de redes neuronales convolucionales en un sistema embebido
Una correcta cosecha Cacao implica determinar si la mazorca se encuentra en un adecuado estado de madurez. No obstante, este proceso suele darse de manera artesanal y basarse en atributos como el tamaño y color de la mazorca, características que difieren según la variedad cultivada, lo cual dificult...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad Autónoma de Bucaramanga
2020-12-01
|
| Series: | Revista Colombiana de Computación |
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| Online Access: | https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4030 |
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| author | Juan F. Heredia-Gómez Juan P. Rueda-Gómez Leonardo H. Talero-Sarmiento Juan S. Ramírez-Acuña Roberto A. Coronado-Silva |
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| description | Una correcta cosecha Cacao implica determinar si la mazorca se encuentra en un adecuado estado de madurez. No obstante, este proceso suele darse de manera artesanal y basarse en atributos como el tamaño y color de la mazorca, características que difieren según la variedad cultivada, lo cual dificulta su estandarización. Con el fin de simplificar la cantidad de variables y presentar un método automatizado, el presente trabajo propone desarrollar una herramienta portable, de bajo costo, y hecha a medida, la cual hace uso de una red neuronal convolucional para indicar si una mazorca de cacao se encuentra en el momento oportuno para ser cosechada. Entre los principales resultados del presente trabajo se encuentran: 1) la construcción de tres conjuntos de datos etiquetados (1992 imágenes cada uno), y 2) un sistema embebido con una precisión de 34.83% mAP (mean Average Precision). Finalmente, se demuestra estadísticamente que el tamaño de las imágenes (4033x4033 p, 1009x1009 p y 505x505 p) no incide sobre la eficacia del entrenamiento. |
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
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| publishDate | 2020-12-01 |
| publisher | Universidad Autónoma de Bucaramanga |
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| spelling | doaj.art-2fcc1ed9f00f486480ff3cda6ba2baf52022-12-21T23:16:37ZengUniversidad Autónoma de BucaramangaRevista Colombiana de Computación1657-28312539-21152020-12-0121210.29375/25392115.40304030Determinación de la madurez de mazorcas de Cacao, haciendo uso de redes neuronales convolucionales en un sistema embebidoJuan F. Heredia-Gómez0Juan P. Rueda-Gómez1Leonardo H. Talero-Sarmiento2Juan S. Ramírez-Acuña3Roberto A. Coronado-Silva4Universidad Autónoma de BucaramangaUniversidad Autónoma de BucaramangaUniversidad Industrial de SantanderUniversidad Autónoma de BucaramangaCentro de Investigación La Suiza, AGROSAVIAUna correcta cosecha Cacao implica determinar si la mazorca se encuentra en un adecuado estado de madurez. No obstante, este proceso suele darse de manera artesanal y basarse en atributos como el tamaño y color de la mazorca, características que difieren según la variedad cultivada, lo cual dificulta su estandarización. Con el fin de simplificar la cantidad de variables y presentar un método automatizado, el presente trabajo propone desarrollar una herramienta portable, de bajo costo, y hecha a medida, la cual hace uso de una red neuronal convolucional para indicar si una mazorca de cacao se encuentra en el momento oportuno para ser cosechada. Entre los principales resultados del presente trabajo se encuentran: 1) la construcción de tres conjuntos de datos etiquetados (1992 imágenes cada uno), y 2) un sistema embebido con una precisión de 34.83% mAP (mean Average Precision). Finalmente, se demuestra estadísticamente que el tamaño de las imágenes (4033x4033 p, 1009x1009 p y 505x505 p) no incide sobre la eficacia del entrenamiento.https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4030CacaoClasificación de ImágenesDetección de objetosMadurezReconocimiento de ImágenesYOLO |
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