| Revista: | Visión electrónica |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000459854 |
| ISSN: | 1909-9746 |
| Autores: | Tovar Martínez, Yurley Tatiana1 Bejarano Martínez, Arley1 Calvo Salcedo, Andrés Felipe1 |
| Instituciones: | 1Universidad Tecnológica de Pereira, Facultad de Ingeniería, Pereira, Risaralda. Colombia |
| Año: | 2020 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 14 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 111-118 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Prospectivo |
| Resumen en español | La Sigatoka Negra es uno de los principales problemas que afectan la produccióndel cultivo de plátano, es por esto, que el desarrollo de sistemas que permitan ladetecci ́on de enfermedades, generan una herramienta importante para el monitoreoy control realizado por el agricultor. El sistema propuesto, aprovecha el hardwareen dispositivos m ́oviles para implementar t ́ecnicas de visi ́on por computador quepermitan determinar el porcentaje de ́area afectada de la planta. El Smartphonees utilizado para adquirir datos y capturar la enfermedad a trav ́es de im ́agenes.Despu ́es se realiza la detecci ́on de los p ́ıxeles enfermos a trav ́es de un algoritmo desegmentaci ́on con an ́alisis por histograma. Posteriormente se computa un modelopara el c ́alculo del ́area afectada. Por ́ultimo, se presenta la informaci ́on a trav ́esde la interfaz de usuario. Para validar el m ́etodo propuesto, se crea una base dedatos con im ́agenes tomadas por medio del aplicativo para comparar su eficienciaa trav ́es del error RMS entre la segmentaci ́on manual y el resultado del algoritmo.Finalmente se realizan pruebas de usabilidad y tiempo de . . |
| Resumen en inglés | Black Sigatoka is key disease affecting the quality and production of the Colombianbanana crop. Thus, systems that can be used to detect diseases are critical tofarmers. We propose a system that leverages mobile smartphone technologies toimplement computer vision techniques to determine the percentage of affected areaof the plant. Smartphones cameras are used to acquire data via image capture,and the detection of diseased pixels is performed using a segmentation algorithmwith histogram analysis of the image library. A model for the calculation of theaffected area is then computed. Finally, the information is presented through a userinterface. To validate the proposed method, a database is created with the composedimage dataset to compare its efficiency by measuring the root mean-square errorbetween manual segmentation and the result of the algorithm. Finally, usabilityand response-time tests are performed |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Análisis de imágenes, Aplicaciones móviles, Cultivos, Frutales, Sigatoka negra, Teléfonos inteligentes, Visión por computadora |
| Keyword: | Black sigatoka, Computer vision, Crops, Fruit crops, Image analysis, Mobile applications, Smartphones |
| Texto completo: | https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/15906/17483 |
