dc.contributor.advisor | Romero Zegarra, Fidel Oswaldo | |
dc.contributor.author | Medina Cercado, Jose Miguel | |
dc.contributor.author | Urteaga Montoya, Javier Alejandro | |
dc.date.accessioned | 2021-10-28T16:35:09Z | |
dc.date.available | 2021-10-28T16:35:09Z | |
dc.date.issued | 2021-07-07 | |
dc.identifier.citation | Medina, 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/11537/28251 | es_PE |
dc.identifier.other | 005.35 MEDI 2021 | es_PE |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11537/28251 | |
dc.description.abstract | En 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.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.format | application/msword | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América | * |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | * |
dc.source | Universidad Privada del Norte | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UPN | es_PE |
dc.subject | Aplicaciones para móviles | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | Cultivos alimenticios | es_PE |
dc.subject | Aguaymanto | es_PE |
dc.subject | Agricultura | es_PE |
dc.title | 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 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas Computacionales | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas Computacionales | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
thesis.degree.program | Pregrado | es_PE |
dc.description.sede | Cajamarca | es_PE |
renati.advisor.dni | 41179581 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-9290-1663 | es_PE |
renati.author.dni | 72353972 | |
renati.author.dni | 70454548 | |
renati.discipline | 612086 | es_PE |
renati.juror | Malpica Rodríguez, Manuel | |
renati.juror | Bazán Díaz, Laura Sofía | |
renati.juror | Cueva Araujo, Paul Omar | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |