Sistema de seguimiento de crecimiento de cultivo de cannabis utilizando técnicas de visión artificial

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Cala Suárez, José Daniel

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Resumen

La industria agrícola necesita de un control riguroso en sus cultivos para asegurar un estándar adecuado en la calidad en su producto final, y para cumplir con esa necesidad se usan diversas técnicas y herramientas para tratar con esas necesidades. Por esa razón, el objetivo de este trabajo es elaborar una metodología para obtención de una base de datos y construir un programa de entrenamiento con Redes Neuronales Convolucionales (CNN) capaz de detectar enfermedades en plantas de cannabis, tales como Botritis en tapa inicial, intermedia y avanzada, y deficiencias nutricionales provocadas por falta de potasio y magnesio). En adición, se busca crear una interfaz gráfica que permita la carga de imágenes nuevas del cultivo, realice predicciones basadas en el entrenamiento y facilite la toma de decisiones por parte del usuario final acerca de los correctivos para la salud del cultivo.

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