DeepSeed: aplicación multiplataforma para estimar la calidad de granos de maíz
En los últimos años, la implementación de nuevas tecnologías en la producción agropecuaria ha permitido un importante salto en las magnitudes producidas. Sin embargo, la determinación de calidad de los granos como requisito para establecer su precio aún no ha generado ningún cambio o innovación dura...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/130449 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En los últimos años, la implementación de nuevas tecnologías en la producción agropecuaria ha permitido un importante salto en las magnitudes producidas. Sin embargo, la determinación de calidad de los granos como requisito para establecer su precio aún no ha generado ningún cambio o innovación durante su proceso. Luego de décadas, la tarea de clasificación y estimación del grado de calidad comercial continúa realizándose de forma manual por los peritos clasificadores de granos. En este artículo se presenta DeepSeed, una aplicación multiplataforma que, utilizando el modelo de Deep Learning FasterRCNN Resnet152 COCO provisto por TensorFlow, determina el grado de comercialización del maíz, a través del procesamiento de la imagen de una pequeña muestra. |
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