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http://hdl.handle.net/10609/81449
Título : | Diseases detection in citrus fruits using convolutional neural networks |
Autoría: | López Laso, Fernando |
Tutor: | Isern, David |
Otros: | Universitat Oberta de Catalunya Ventura, Carles |
Resumen : | El aprendizaje profundo es la técnica más prometedore en aplicaciones de visión por computador. En este trabajo, se entrena una red neuronal convolucional para predecir enfermedades en frutas. Como este campo es muy amplio, el trabajo se enfoca en el caso de una familia que combina tener una gran importancia económica así como numerosas enfermedades responsables de pérdida de valor en los frutos entre otro daños. Después, una vez entrenada esta red, se desarrolla una aplicación para dispositivos Android que permita usar la red previamente entrenada en la toma de decisiones por parte de profesionales del sector fitosanitario. Para desarrollar lar ed, se usa la librería PyTorch. Esta librería se programa en Python. Por su parte, la aplicación móvil se desarrolla en Kotlin, y par poder usar la red en dicha aplicación se emplea la libería TensorFlow Lite. |
Palabras clave : | enfermedades en cítricos aplicaciones móviles Android redes neuronales convolucionales |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Fecha de publicación : | jun-2018 |
Licencia de publicación: | http://www.gnu.org/licenses/gpl.html |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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flopez215TFG0618presentación.pdf | Presentación del TFG | 3,98 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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