Modelo de Redes Neuronales Convolucionales para detectar enfermedades en las hojas del cultivo de Quinua (Chenopodium quinoa) en el Centro Agronómico K’ayra, San Jerónimo, Cusco 2023

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dc.contributor.advisorAquino Cruz, Mario
dc.contributor.authorOscco Ccuiro, Smit
dc.contributor.authorHuashuayo Miranda, Elias
dc.date.accessioned2025-10-05T02:11:00Z
dc.date.available2025-10-05T02:11:00Z
dc.date.issued2025-09-19
dc.description.abstractEn el mundo, las enfermedades de los cultivos son la principal causa de reducción en la calidad de la producción.Estas enfermedades afectan los cultivos de quinua y cada año se producen grandes pérdidas económicas .Es fundamental identificar estas enfermedades en una etapa temprana para aumentar la producción .La inspección visual es el método más común para identificar enfermedades, estos errores son comunes a través de la inspección visual .El tiempo es un factor clave en la detección de enfermedades y requiere experiencia .Este estudio muestra cómo se puede utilizar el reconocimiento de imágenes para la detección de enfermedades .Este trabajo consistió en recolectar un conjunto de datos de imágenes para mancha foliar 1,120 imágenes, para mancha bacteriana 850 imágenes, para mildiu velloso 896 imágenes y 1,090 imágenes sanas para un total de 3,956 imágenes de hojas de quinua del centro agronómico K'ayra en el sector de Leticia, San Jerónimo, Cusco, Perú, de las cuales el 70% fueron consideradas para entrenamiento, el 20% para validación y el 10% para pruebas .El modelo propuesto funcionó correctamente con una precisión del 89,498%, lo cual permitirá a los agricultores de la quinua detectar tempranamente las enfermedades, esperando que conduzca a un aumento de la producción de la quinua en todo el mundo.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14195/399
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEnfermedades de la quinua
dc.subjectMancha bacteriana
dc.subjectMancha foliar
dc.subjectMildiu
dc.subjectRedes neuronales convulsiónales (CNN)
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
dc.titleModelo de Redes Neuronales Convolucionales para detectar enfermedades en las hojas del cultivo de Quinua (Chenopodium quinoa) en el Centro Agronómico K’ayra, San Jerónimo, Cusco 2023
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni41202588
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2552-5669
renati.author.dni75914563
renati.author.dni76361603
renati.discipline612296
renati.jurorMamani Vilca, Ecler
renati.jurorEchegaray Peña, Nora Gladys
renati.jurorGómez Aiquipa, Ebert
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Informática y Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac. Facultad de Ingeniería
thesis.degree.nameIngeniero Informático y Sistemas

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