Aplicación móvil para la identificación de variedades de Manihot esculenta Crantz cultivadas en Misiones mediante técnicas de deep learning
El cultivo de Manihot esculenta Crantz, conocida popularmente en la provincia de Misiones como mandioca, es muy importante ya que el aporte de hidratos de carbono de sus raíces complementa la canasta familiar, asimismo el requerimiento por parte de la industria de la raíz de la mandioca se increment...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2019
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/88091 |
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Ciencias Informáticas Mandioca Aplicación móvil Registro único de variedades |
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Ciencias Informáticas Mandioca Aplicación móvil Registro único de variedades Berger, Javier Tamada, Alejandro Feltan, Rafael Aplicación móvil para la identificación de variedades de Manihot esculenta Crantz cultivadas en Misiones mediante técnicas de deep learning |
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El cultivo de Manihot esculenta Crantz, conocida popularmente en la provincia de Misiones como mandioca, es muy importante ya que el aporte de hidratos de carbono de sus raíces complementa la canasta familiar, asimismo el requerimiento por parte de la industria de la raíz de la mandioca se incrementa día a día gracias al uso de la fécula de mandioca en la elaboración de productos aptos para celíacos. En Misiones se cultivan distintas variedades de mandioca, cada una de estas posee cualidades que la hacen aptas para distintos fines. A sim-ple vista las plantas de mandioca son similares para todas las variedades, pero los expertos del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria de Misiones se en-cuentran trabajando en la generación de un registro único de variedades que sirva como guía para los productores. En este trabajo se plantea el uso de técnicas de deep learning para identificar mediante una imagen de la hoja o del tallo de una planta de mandioca la variedad correspondiente. Para esto se desarrolló una apli-cación móvil utilizando el modelo de aprendizaje por trasferencia MobileNet con Tensorflow, mediante la misma se logró clasificar de manera correcta el 92 % de las imágenes de tallos y el 81 % de imágenes de hojas de mandioca. |
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Berger, Javier Tamada, Alejandro Feltan, Rafael |
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