Desarrollo de un prototipo funcional de software para estimar la producción de cacao, haciendo uso de herramientas de aprendizaje profundo y visión por computador

Abstract

Este proyecto, presenta el diseño y desarrollo de una aplicación móvil funcional capaz de estimar la producción de cacao, que propone la implementación de técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo. Esto se debe a que la detección de objetos en la agricultura es importante para estimar la producción de un cultivo, porque incrementa la certeza en la toma de decisiones por parte de un agricultor, por consiguiente, el diseño propuesto realiza un conteo de las mazorcas de cacao que se encuentran en tres estados de sanidad, ya sea con presencia de monilia, fitóftora o completamente sanas. La aplicación planteada hace uso de una cámara de un dispositivo móvil y el sistema operativo Android. Los elementos presentes en el sistema, son un modelo de aprendizaje de máquina entrenado, un conjunto de datos, y tecnologías que apoyan el proceso de desarrollo de software. En primera instancia, se realiza una revisión de la literatura para profundizar sobre las técnicas, tecnologías, y métricas asociadas con visión artificial y que puedan ser aplicadas en el proyecto. Luego, se propone la selección de un conjunto de imágenes con Theobroma cacao. Asimismo, se plantea la adaptación de un modelo de aprendizaje profundo con una definición de parámetros e hiper parámetros, para posteriormente proponer un diseño y desarrollo de un prototipo móvil que detecta, clasifica y localiza las mazorcas de cacao con sus respectivos estados de sanidad, y a su vez estima la producción en términos de kilogramos de granos de cacao seco, teniendo en cuenta la variedad indicada por el usuario. Los resultados obtenidos dejan la evaluación de 8 modelos, en donde el mejor obtiene una mAP de 80.09% y se determina la incidencia de variables asociadas al balanceo sobre la precisión.