Resumen

HERNANDEZ-CALVARIO, Omar; FLORIAN, Frida; SANCHEZ, María Guadalupe  y  AVILA-GEORGE, Himer. Conteo de plantas de agave usando redes neuronales convolucionales e imágenes adquiridas desde un vehículo aéreo no tripulado. RISTI [online]. 2022, n.45, pp.64-76.  Epub 31-Mar-2022. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.45.64-76.

Esta investigación aporta nueva información aplicando técnicas de aprendizaje profundo en cultivos de agave. Se pretende el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje profundo basado en redes neuronales convolucionales que automatice el conteo de las plantas de agave de un cultivo a partir de imágenes tomadas desde vehículo aéreo no tripulado, el conteo de las plantas de agave será obtenido de manera más eficiente, económico y en un lapso más breve que la forma tradicional. El Proyecto contribuye a la solución del tiempo de preprocesamiento de las imágenes, mejora la detección de plantas de agave con adversidades, mejorar los tiempos de entrenamiento del algoritmo, reduce costos computacionales.

Palabras clave : aprendizaje profundo; redes neuronales convolucionales (CNN); YOLOv5; agricultura de precisión; VANT.

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