Luis Andrés Moreno Jiménez’s research while affiliated with Centro de Investigaciones en Optica and other places

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Publications (1)


Figura 3. Histograma de color en el canal R de la imagen, clasificado en 3 niveles: inmaduro, semi-maduro y maduro.
Figura 4. Arquitectura de la CNN utilizada en este trabajo.
Figura 5. Detección de fresas en el conjunto de datos. Imagen izquierda: Muestra la imagen segmentada correspondiente a la entrada de la imagen. Imagen derecha: Muestra las fresas maduras detectadas por la CNN, representadas por cuadros verdes en las regiones de interés.
Figura 6. Plantío de fresas en Pénjamo, Guanajuato, México.
Figura 7. Componentes principales del vehículo.
Robot Autónomo para la detección y clasificación de fresas en campos de cultivo mediante Deep Learning
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November 2023

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164 Reads

TIES Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior

Luis Andrés Moreno Jiménez

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Gesem Mejía

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El desarrollo de sistemas autónomos con aplicaciones en agricultura contribuyen de manera significativa a lograr una mayor eficiencia en las tareas diarias, como lo es el monitoreo de producción en el campo agrícola. En este trabajo se aborda precisamente este tema mediante la propuesta de un robot autónomo, que utiliza algoritmos de Deep Learning para detectar y clasificar fresas automáticamente según su grado de madurez. Con esta aplicación tecnológica se plantea proveer al agricultor información precisa de la cantidad de fresas presentes en un cultivo, así como su estado de madurez y localización exacta, lo que brinda al agricultor herramientas para planear una recolección eficiente. En escenarios reales de cultivo de fresas, existen factores que afectan la precisión en la detección de fresas, sin embargo, dados los resultados obtenidos en pruebas de campo, este sistema prueba ser preciso en esta tarea.

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