000			02856nam a22003257a 4500
003			EC-UrYT
005			20231202121049.0
008			150116t9999 mx r gr 000 0 spa d
040			_cEC-UrYT
041			_aeng _bspa
100	1		_aCamacho Espín, Jean Carlo _915430 _eautor
245	1	4	_aThe future of agriculture: detecting tomato maturity levels with YOLOv8 / _cJean Carlo Camacho Espín ; tutor Manuel Eugenio Morocho Cayamcela
264		4	_aUrcuquí, _c2023
300			_a104 hojas : _bilustraciones (algunas a color) ; _c30 cm + _e1 CD-ROM
502			_aTrabajo de integración curricular _b(Ingeniero en Tecnologías de la Información). _cUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. _gUrcuquí, _d2023
504			_aIncluye referencias bibliográficas (páginas 73-82)
506			_aTrabajo de integración curricular con acceso abierto
516			_aTexto (Hypertexto links)
520			_aUna de las principales fuentes de ingresos en Ecuador es la agricultura. Al fomentar la aplicación de procesos de industrialización u optimización en cualquiera o en múltiples procesos como la siembra, el crecimiento o la cosecha, representaría una mejora sustancial en el producto final. Este trabajo explora la detección de cultivos en diferentes estados de maduración para la predicción de la cosecha, en este caso, el tomate, usando un conjunto de imágenes RGB para entrenar modelos de Mask R-CNN y YOLOv8. Pueden existir diferentes formatos y fuentes de información para entrenar modelos; sin embargo, una buena base de datos de imágenes RGB contiene información suficiente para alcanzar el objetivo. Una base de datos que contenga imágenes de tomates en diferentes ambientes y condiciones de luz sin duda enriquecerá el modelo. El modelo entrenado predice tres estados de maduración: maduro, medio maduro y verde. Este trabajo compara metodologías del estado del arte en el campo de la agricultura de precisión y detección y segmentación de objetos. Además, la metodología aplicada en este trabajo se puede extrapolar a otros tipos de cultivos masivos, pero se ha decidido aplicarla a los tomates debido a la gran abundancia de datos de calidad y usabilidad de los mismos.
546			_aTextos en inglés con resúmenes en español e inglés
650		0	_aDetección de objetos _913009
650		0	_aAprendizaje profundo _912693
650		0	_aAgricultura de precisión _912787
650		0	_aTecnologías de la Información _93891 _vTrabajos y disertaciones académicas
700	1		_aMorocho Cayamcela, Manuel Eugenio _912750 _etutor
710	1		_aUniversidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. _911232 _bEscuela de Ciencias Matemáticas y Computacionales
856			_zVer recurso _uhttp://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/677
942			_2ddc _cTIC
999			_c4459 _d4459