\u201cEn este trabajo, una arquitectura de red neuronal convolucional fue entrenada para abordar el problema de la segmentaci\u00f3n de hojas bajo condiciones naturales. Para ello, una base de datos abierta fue modificada y aumentada, usando rotaciones, cizallamientos y cambios de iluminaci\u00f3n artificiales con el fin de tener una apropiada cantidad de im\u00e1genes para entrenamiento y validaci\u00f3n\u201d, coment\u00f3 durante su exposici\u00f3n.<\/p>\n
Este art\u00edculo fue elaborado por el el M.Sc. Itamar Salazar y el Dr. Samuel Huam\u00e1n. Sobre el m\u00e9todo de trabajo, el investigador indic\u00f3 que se entren\u00f3 una red neuronal convolucional (CNN) y \u00e9sta fue probada sobre dos conjuntos de im\u00e1genes. \u201cEl primero ten\u00eda im\u00e1genes pertenecientes al conjunto original de datos abierto por lo que compart\u00edan caracter\u00edsticas visuales con los datos de entrenamiento y validaci\u00f3n. El segundo, estuvo formado por im\u00e1genes propias de hojas de palto, es decir, era un conjunto distinto con diferentes condiciones de iluminaci\u00f3n), cuyo objetivo fue evaluar la capacidad de la CNN para generalizar\u201d.<\/p>\n
De acuerdo con lo manifestado durante su intervenci\u00f3n en el BTSym\u201919, en este estudio, se obtuvo un IoU medio de 0.90 para el primer conjunto de prueba y 0.92 para el segundo. Adem\u00e1s, se hizo un an\u00e1lisis de estos resultados y se comentaron algunos problemas de segmentaci\u00f3n, teniendo en cuenta aplicaciones en clasificaci\u00f3n.<\/p>\n
Las actividades desarrolladas en este trabajo de investigaci\u00f3n aplicada forman parte del proyecto financiado por el Fondo Nacional de Desarrollo Cient\u00edfico y Tecnol\u00f3gico (FONDECYT): \u201cDesarrollo de una herramienta computacional para la evaluaci\u00f3n de los estados nutricional e h\u00eddrico de plantaciones de paltas Hass, a partir de manifestaciones \u00f3pticas y t\u00e9rmicas de cultivo, utilizando algoritmos de procesamiento de im\u00e1genes a\u00e9reas multiespectrales e inteligencia artificial\u201d.<\/p>\n
Es importante destacar que en este evento se reunieron investigadores, estudiantes y profesionales de sectores acad\u00e9micos e industriales, que buscan crear y fortalecer sus conocimientos en el \u00e1mbito de la investigaci\u00f3n. Por esta raz\u00f3n, el INICTEL-UNI participa activamente de este tipo de encuentros para dar a conocer sus m\u00e1s recientes trabajos en este sector.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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