Investigación TecnológicaEste proyecto pretende llevar a cabo la implementación de un sistema de visión artificial y clasificadores clásicos supervisados que esté en la capacidad de hacer la detección y posterior clasificación de malas hierbas en diferentes cultivos de la región cundiboyacense mediante el desarrollo de software se llevó a cabo el tratamiento de un banco de imágenes recolectadas en terreno.1. INTRODUCCIÓN
2. PLANTEAMIENTO Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
3. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN
4. OBJETIVOS
5. MARCO CONCEPTUAL
6. DESARROLLO DEL PROYECTO
7. RESULTADOS
8. CONCLUSIONES
9. REFERENCIASPregradoIngeniero Electrónic

Montenegro-Bermúdez, Andrés Felipe

Parada-Rojas, Cristian David

Investigación TecnológicaEste proyecto pretende llevar a cabo la implementación de un sistema de visión artificial y clasificadores clásicos supervisados que esté en la capacidad de hacer la detección y posterior clasificación de malas hierbas en diferentes cultivos de la región cundiboyacense mediante el desarrollo de software se llevó a cabo el tratamiento de un banco de imágenes recolectadas en terreno.PregradoIngeniero Electrónico1. INTRODUCCIÓN
2. PLANTEAMIENTO Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
3. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN
4. OBJETIVOS
5. MARCO CONCEPTUAL
6. DESARROLLO DEL PROYECTO
7. RESULTADOS
8. CONCLUSIONES
9. REFERENCIA

Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia

  Ç                             RESUMEN ANALÍTICO EN EDUCACIÓN - RAE –                                  1 FACULTAD DE INGENIERÍA  PROGRAMA DE ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES  BOGOTÁ D.C.  AÑO DE ELABORACIÓN: 2015  TÍTULO: DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE DETECCIÓN DE MALEZAS EN CULTIVOS CUNDIBOYACENSES.  AUTOR (ES): MONTENEGRO BERMUDEZ, Andrés Felipe y PARADA ROJAS, Cristian David.  DIRECTOR/ASESOR:  Serrato Panqueba Beatriz Nathalia.  MODALIDAD: TRABAJO DE INVESTIGACIÓN TECNOLÓGICA   PÁGINAS: 74 TABLAS: 4 CUADROS: 0 FIGURAS: 30 ANEXOS: 0   CONTENIDO:     1. INTRODUCCIÓN  2. PLANTEAMIENTO Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA  3. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN  4. OBJETIVOS  5. MARCO CONCEPTUAL  6. DESARROLLO DEL PROYECTO  7. RESULTADOS  8. CONCLUSIONES  9. REFERENCIAS       Ç                             RESUMEN ANALÍTICO EN EDUCACIÓN - RAE –                                  2    PALABRAS CLAVES:  VISIÓN ARTIFICIAL, CONTROL DE MALEZAS, AGRICULTURA DE PRECISIÓN, OPENCV, MATLAB, PYTHON, PROCESAMIENTO DE IMÁGENES.  DESCRIPCIÓN: Este proyecto pretende llevar a cabo la implementación de un sistema de visión artificial y clasificadores clásicos supervisados que esté en la capacidad de hacer la detección y posterior clasificación de malas hierbas en diferentes cultivos de la región cundiboyacense mediante el desarrollo de software se llevó a cabo el tratamiento de un banco de imágenes recolectadas en terreno.   METODOLOGÍA: Se partió de un banco de imágenes capturadas en terreno, posterior a ello se llevó a cabo la diferenciación y aislamiento de las plantas del cultivo y las malas hierbas con los diferentes objetos presentes en la imagen implementando técnicas de visión artificial, el resultado final sirvió para realizar una base de datos que se suministró a los clasificadores clásicos supervisados quienes se encargaron de hacer la clasificación de cultivo y de especies arvenses.   CONCLUSIONES: Se pudo concluir en el momento de la adquisición de las imágenes que es preferible llevar a cabo este proceso en el momento en que el cultivo se encuentra en fase temprana, esto permite que sea más perceptible la presencia de los dos agentes a procesar, ya que como se había mencionado a lo largo del documento existen ocasiones en las que la planta cultivada y la maleza tienden a entrelazarse y esto dificulta en gran manera la diferenciación de estas. Un adecuado procesamiento de imágenes significa un aumento en el nivel de efectividad en el momento de realizar la detección, no existe un método específico de visión artificial para la detección de cualquier elemento y su efectividad dependerá de un buen entrenamiento del sistema, es importante saber que lo que determina la precisión de la segmentación es el tipo de algoritmo que se use, más allá del sistema de color utilizado o el número de clases presentes en la clasificación.   La minería de datos permite un análisis exhaustivo en la forma en que se deben emplear los datos recolectados, gracias a esto fue posible determinar que los canales en los que se puede percibir la diferencia entre las dos clases y estos fueron exactamente los canales en los que se trabajaron y se obtuvieron buenos resultados después de la clasificación.    Ç                             RESUMEN ANALÍTICO EN EDUCACIÓN - RAE –                                  3 Existen diferentes técnicas de clasificación, particularmente se implementan cuatro las cuales son regla del vecino más cercano, clasificador Bayesiano, máquinas de soporte vectorial y por ultimo redes neuronales, durante el desarrollo de la investigación se pudo notar que las redes neuronales ofrecen gran desenvolvimiento en cuanto a clasificación, es notoria las múltiples ventajas que estas tienen por el simple hecho de “aprender” a detectar las características que mejor ayudan a clasificar los datos, aun cuando la interpretación y clasificación de estos tienen un alto grado de complejidad, otro factor que da preferencia a las redes neuronales es el bajo porcentaje de error que estas alcanzaron en la clasificación de datos y el corto tiempo de procesamiento que requiere, a diferencia de los demás clasificadores, estas tienen mayor simplicidad de ejecución inclusive no se hace necesario tener un código de programación al momento de inicializarlas, todas estas ventajas al final se vieron reflejadas con los resultados obtenidos.  Aunque las redes neuronales presentaron el menor porcentaje de error, es posible decir que en términos generales los 4 cuatro clasificadores tienen un bueno desempeño ya que las diferencias entre redes, Bayes y SVM son muy pequeñas y esto los hace competentes sea el método que se quiera implementar por sus resultados, estos tres en especial ofrecen confiabilidad.   FUENTES:   ÁNGEL A. Juan. MÁXIMO SEDANO, Alicia Vila. Clasificador de Bayes[en línea], [Citado el 30 de Noviembre de 2015], disponible en internet: < http://goo.gl/2Z7mb2>   BETANCOURT Diego Mauricio. Sistema de visión por computador para detectar hierba no deseada en prototipo de cultivo de frijol usando ambiente controlado.64p. Trabajo de grado (Ingeniero). Universidad católica de Colombia. Facultad de ingeniería. Electrónica y telecomunicaciones. visión artificial.   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Diseño e implementación de un sistema de detección de malezas en cultivos cundiboyacenses

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