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Diseño de un sistema de análisis de imágenes basado en aprendizaje automático para determinar el tipo de plagas que afectan a los sembríos de arroz en el Recinto la Elvira

Abstract:

El Objetivo de este trabajo es identificar las plagas que afectan cultivos arroceros del Recinto La Elvira en la Provincia del Guayas; a través de la comparación de dos algoritmos de Machine Learning como redes neuronales convolucionales MobileNetV1 y MobileNetV2. Para determinar cuál brinda resultados óptimos en distintas métricas. Para lograr los mejores resultados en la evaluación comparativa, se aplicó la metodología CRISP-DM, misma que cubre cada aspecto de la minería de datos, como el planteamiento de objetivos de negocio, la obtención, comprensión, la limpieza y preparación datasets, la construcción de los modelos de minería, además de la evaluación, discusión e implantación de los resultados obtenidos. Finalmente, El estudio concluyó que el mejor modelo es el modelo A, basado en MobileNetV1, con el cual se construyó una interfaz pbkp_redictiva que funciona tomando fotos de un objetivo presentando un resultado.