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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
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.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
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 |
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