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dc.contributor.advisorRomero Zegarra, Fidel Oswaldo
dc.contributor.authorMedina Cercado, Jose Miguel
dc.contributor.authorUrteaga Montoya, Javier Alejandro
dc.date.accessioned2021-10-28T16:35:09Z
dc.date.available2021-10-28T16:35:09Z
dc.date.issued2021-07-07
dc.identifier.citationMedina, J. M., & Urteaga, J. A. (2021). Impacto de la aplicación móvil “Healthy Plant” para detectar enfermedades foliares en cultivos de aguaymanto haciendo uso de inteligencia artificial con Custom Vision en la ciudad de Cajamarca 2021 [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte]. Repositorio de la Universidad Privada del Norte. https://hdl.handle.net/11537/28251es_PE
dc.identifier.other005.35 MEDI 2021es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11537/28251
dc.description.abstractEn la actualidad existe una creciente preocupación de los agricultores a la hora de ver crecer sus cultivos de aguaymanto (Physalis peruviana L.) debido a los diferentes tipos de enfermedades foliares que los afectan. Siendo conscientes de la problemática observada, se desarrolló una aplicación móvil llamada “Healthy Plant”, que haciendo uso de la inteligencia artificial con Custom Vision, fue capaz de detectar las enfermedades foliares que esté sufriendo el cultivo de aguaymanto. Healthy Plant permitió a los agricultores capturar la imagen de la hoja, o en su lugar, poder seleccionarla desde la fuente de almacenamiento del dispositivo. Las imágenes de las enfermedades foliares cargadas previamente a la iteración fueron consideradas el entrenamiento del modelo predictivo. La imagen de la hoja proveniente del dispositivo móvil fue cotejada con las distintas enfermedades foliares categorizadas a través de tags o etiquetas en una misma iteración dentro del servicio, lo que dio como resultado la identificación y reconocimiento de la enfermedad foliar que presenta el cultivo. Se concluyó que, de acuerdo a la prueba de hipótesis realizada (p < 0.05), la aplicación móvil Healthy Plant impactó positivamente en la detección de enfermedades foliares en cultivos de aguaymanto. Mediante la aplicación de la encuesta se determinó que el 73,3% de productores identifican un mínimo de 30 plantas con alguna enfermedad foliar; se redujo de manera significativa el tiempo de detección de la enfermedad y que el porcentaje de pérdida de cosecha, en un nivel moderado, se ve reducido en un 26%.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.formatapplication/mswordes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Privada del Nortees_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPNes_PE
dc.subjectAplicaciones para móvileses_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectCultivos alimenticioses_PE
dc.subjectAguaymantoes_PE
dc.subjectAgriculturaes_PE
dc.titleImpacto de la aplicación móvil “Healthy Plant” para detectar enfermedades foliares en cultivos de aguaymanto haciendo uso de inteligencia artificial con Custom Vision en la ciudad de Cajamarca 2021es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada del Norte. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas Computacionaleses_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas Computacionaleses_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
thesis.degree.programPregradoes_PE
dc.description.sedeCajamarcaes_PE
renati.advisor.dni41179581
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9290-1663es_PE
renati.author.dni72353972
renati.author.dni70454548
renati.discipline612086es_PE
renati.jurorMalpica Rodríguez, Manuel
renati.jurorBazán Díaz, Laura Sofía
renati.jurorCueva Araujo, Paul Omar
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE


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