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Estudio de técnicas de aprendizaje automático en el análisis de imágenes para pronóstico de cosecha

Autor/es: ;

Director/a: Millan, Emmanuel Nicolás

Co-director/a: Lobos, Alejandro Martín

Integrante del jurado: Marchetta Fernandez, Martín Gonzalo; Simondi, Sebastián

Tipo de tesis: Tesina de grado

Título al que opta: Licenciado en Ciencias Básicas con Orientación en Matemática

Carrera / Programa: Licenciatura en Ciencias Básicas con Orientación en Matemática

Unidad Académica / Dependencia: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Institución otorgante: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Año de realización / defensa:

Cantidad de páginas: 163 p.

Idioma: Español

Es parte de: Micrositios | tesisfcen

Resumen en Español:

En este trabajo se busca incorporar tecnología en el proceso de estimación de cosecha de uva, mediante la captura de imágenes, su pre-procesamiento y etiquetado y su posterior análisis usando algoritmos computacionales de Aprendizaje Automático (AA). Para ello se estudia sobre AA y algoritmos de aprendizaje supervisado, en particular el uso de redes neuronales convolucionales para abordar la tarea de detectar objetos (racimos de uva), en las imágenes capturadas. Se Pone a prueba la red YOLOv3 (por sus siglas en inglés You Only Look Once, que significa "sólo miras una vez") con diferentes conjuntos de fotografías, y se aplicará técnicas de aumento de datos, son usados diferentes valores de hiperparámetros y arquitecturas de hardware, y reportaremos medidas de rendimiento como mAP, exhaustividad y precisión. Se observa por ejemplo que el aplicar distintas técnicas de aumento de datos lleva a un incremento de la exhaustividad de entre el 1 y el 13%, mientras que el incremento al usar diferentes hiperparámetros puede ser de entre un 5 y un 8%. Además se detecta que correctamente un 96,1% de racimos con una precisión del 72,16% para el entrenamiento con mayor número de fotografías.

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