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http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6919
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Repositorio UANComunidades y ColeccionesTitulosMateriasAutoresFecha de publicacion
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Título : | Identificación automatizada de imágenes, detección y recuento de piña usando vista superior mediante Machine Learning |
metadata.dc.creator: | Riveros Parrado, Julian Mauricio |
metadata.dc.contributor.advisor: | Cucaita Gómez, Alexander |
Palabras clave : | Piña;RPA;programación;conteo |
Resumen : | The use of new technologies for the recognition of fruits such as pineapple from image analysis is a current solution to the process of counting fruits that may be within reach of these new forms, for this it was possible to carry out this process using the network artificial neural (ANN), support vector machine (SVM), random forest (RF), Naive Bayes (NB), decision trees (DT) and k nearest neighbor (KNN). |
metadata.dc.description.tableofcontents: | El uso de nuevas tecnologías para el reconocimiento de frutas como la piña a partir del analisis de imágenes, es una solucón actual al proceso de conteo de frutos que puede haber al alcance de estas nuevas formas, para ello se logró realizar este proceso usando la red neuronal artificial (ANN), máquina de vectores de soporte(SVM), bosque aleatorio (RF), Naive Bayes (NB), árboles de decisión (DT) y k vecino más cercanos (KNN). |
URI : | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6919 |
Editorial : | Universidad Antonio Nariño |
metadata.dc.publisher.campus: | Villavicencio |
metadata.dc.publisher.faculty: | Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica |
metadata.dc.date.created: | 2022-06-04 |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería electromecánica |
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