Escuela Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas

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https://hdl.handle.net/20.500.14195/38

Tesis y trabajos académicos en el área de la informática, los sistemas y sus aplicaciones.

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Browsing Escuela Profesional de Ingeniería Informática y Sistemas by Author "Cari lncahuanaco, Francisco"

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    Detección de enfermedades mediante las hojas del maíz utilizando DEEP Learning para los agricultores del distrito de Curahuasi Abancay - 2024
    (Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurimac, 2026-01-29) Valverde Ramirez, Juan Carlos; Cari lncahuanaco, Francisco; Huaylla Quispe, Alejandnina
    El maíz es un cultivo importante en el Perú, esencial para la seguridad alimentaria. Sin embargo, su cultivo enfrenta desafíos significativos debido a enfermedades debilitando como la Trips del maíz, y el virus del Roya del maíz, que pueden conducir a graves pérdidas del rendimiento. Los métodos tradicionales de diagnostico de enfermedades de las plantas a menudo requieren mucho tiempo y son propensos a errores, lo que requiere enfoque más eficiente. Este estudio explora la aplicación de apredizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), en la detección y clasificación automáticas de enfermedades del maíz. El objetivo de este estudio es comparar la precisión de dos arquitecturas: CNN básico y ResNet18, la imagen de prueba utilizo un conjuinto de datos formado de 3087 imágenes que comprenden de enfermedades de las hojas del maíz, las clases están conformados por, Trips, Roya y hojas Sanas. Además, realizamos un ajuste hiperparametros para mejorar el rendimiento de los modelos y el mapeo de activación de clases ponderado por gradiente, para la interpretabilidad del modelo. Nuestros resultados muestran que el modelo ResNet18 demostro una precisión del 99.38% al distinguir entre pantas sanas y enfermas. Los resultados de este estudio contribuyen al avance de las aplicaciones de IA en la agricultura, en particular en el diagnóstico de enfermedades del maíz en Curahuasi Perú.

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