Grado en Ingeniería de Organización Industrial (E.P.S. Jaén)
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Examinando Grado en Ingeniería de Organización Industrial (E.P.S. Jaén) por Materia "2301.08"
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Ítem Evaluación de técnicas de aprendizaje profundo para la detección de productos fitosanitarios en la industria del olivar(Jaén: Universidad de Jaén, 2024-12-05) Fernández Ruiz, María Cristina; Silvia Satorres Martínez; Diego Manuel Martínez Gila; Universidad de Jaén. Ingeniería Electrónica y AutomáticaEl objetivo del TFM es estudiar la capacidad de los métodos de aprendizaje profundo para la clasificar tipos y niveles de concentración de fitosanitarios a partir de imágenes hiperespectrales de aceitunas y hojas. Para ello, primero se obtuvieron las áreas de interés para aceitunas y hojas mediante segmentación semántica y umbralización, respectivamente. A continuación, se implementó una red neuronal convolucional 1D (CNN-1D) con la que se clasificaron las imágenes obteniendo exactitudes superiores al 90%, sobre todo en la clasificación por niveles, en algunos casos tras optimizar la red. Los resultados se compararon con los obtenidos con métodos de aprendizaje automático, siendo los resultados también ajustados, aunque ligeramente inferiores en general a los de la red CNN-1D. Adicionalmente, se han aplicado métodos de selección de características, obteniendo bandas con significación física que permiten disminuir la cantidad de datos. Se comprueba así la utilidad de estas técnicas, como método no invasivo para detectar fitosanitarios en las aceitunas y hojas.