Con la finalidad de informar a la comunidad acad\u00e9mica y cient\u00edfica, el INICTEL-UNI acude a eventos de esta naturaleza en donde investigadores, profesionales y estudiantes presentan y forman parte de exposiciones de art\u00edculos t\u00e9cnicos en diversas \u00e1reas de inter\u00e9s. En esta ocasi\u00f3n, el eje tem\u00e1tico fue de Procesamiento de Se\u00f1ales, Im\u00e1genes e Inteligencia Artificial.<\/p>\n
Considerando el gran potencial exportador de Per\u00fa en Persea americana (palta Hass), y a su vez, la necesidad de un \u00f3ptimo rendimiento en sus cultivos, se realiz\u00f3 un estudio de la detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas visuales an\u00f3malas de una hoja en im\u00e1genes t\u00e9rmicas y RGB. \u201cEn este estudio, se propone un procedimiento para la adquisici\u00f3n de im\u00e1genes y se eval\u00faa los factores que pueden afectar la adquisici\u00f3n de im\u00e1genes t\u00e9rmicas. Adem\u00e1s, se propone un m\u00e9todo para la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas para clasificar entre una hoja sana y una hoja con anomal\u00edas, las cuales est\u00e9n relacionadas con deficiencias o plagas\u201d.<\/p>\n
Bruno Rivadeneyra describi\u00f3 las etapas del m\u00e9todo propuesto, como: segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes t\u00e9rmicas y NGRDI, remuestreo, agrupamiento con el algoritmo k-means y clasificaci\u00f3n con SVM. \u201cSe estudiaron tres casos diferentes de adquisici\u00f3n de im\u00e1genes para analizar los efectos en los descriptores estad\u00edsticos. Finalmente, en la etapa de clasificaci\u00f3n se prob\u00f3 con hojas procesadas y, como resultado, se obtuvo una precisi\u00f3n promedio de 82.67%, luego de diez experimentos con el mismo conjunto de im\u00e1genes\u201d, precis\u00f3.<\/p>\n
Se debe mencionar que este trabajo se realiz\u00f3 con financiamiento de INNOVATE PER\u00da del Ministerio de la Producci\u00f3n, en el marco del proyecto finalizado de Convenio N\u00b0 119-INNOVATEPERU-IDIBIO-2018.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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