Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora
- Autores
- Redolfi, Javier A.; González Dondo, Diego; Pucheta, Julián Antonio; Canali, Luis R.
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Neural nets
Semillas
vectores de Fisher
clasificación de imágenes - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/57672
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_b15339bc6a6f36597ad4e0d5ccf4b25e |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/57672 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadoraRedolfi, Javier A.González Dondo, DiegoPucheta, Julián AntonioCanali, Luis R.Ciencias InformáticasNeural netsSemillasvectores de Fisherclasificación de imágenesEn este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO)2016-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf29-40http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/57672spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/CAI-29.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2525- 0949info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T10:58:57Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/57672Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 10:58:57.342SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
title |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
spellingShingle |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora Redolfi, Javier A. Ciencias Informáticas Neural nets Semillas vectores de Fisher clasificación de imágenes |
title_short |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
title_full |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
title_fullStr |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
title_full_unstemmed |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
title_sort |
Clasificación de variedades de semillas de trigo usando visión por computadora |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Redolfi, Javier A. González Dondo, Diego Pucheta, Julián Antonio Canali, Luis R. |
author |
Redolfi, Javier A. |
author_facet |
Redolfi, Javier A. González Dondo, Diego Pucheta, Julián Antonio Canali, Luis R. |
author_role |
author |
author2 |
González Dondo, Diego Pucheta, Julián Antonio Canali, Luis R. |
author2_role |
author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Neural nets Semillas vectores de Fisher clasificación de imágenes |
topic |
Ciencias Informáticas Neural nets Semillas vectores de Fisher clasificación de imágenes |
dc.description.none.fl_txt_mv |
En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO) |
description |
En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean realizados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95% en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones. |
publishDate |
2016 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2016-09 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/57672 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/57672 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://45jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/CAI-29.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2525- 0949 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 29-40 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1846064037606981632 |
score |
13.22299 |