dc.contributor.advisor | Lopez Sovero, Carlos Enrique | |
dc.contributor.author | Asto Conde, Maria Angelica | |
dc.contributor.author | Flores Gutierrez, Liz Rocio | |
dc.date.accessioned | 2025-04-04T22:30:54Z | |
dc.date.available | 2025-04-04T22:30:54Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12805/4135 | |
dc.description.abstract | Esta investigación tiene como propósito diseñar y desarrollar una aplicación móvil para la detección de plagas y enfermedades de cultivo de manzano en Mala-Cañete, empleando técnicas de Machine Learning basadas en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para el análisis de imágenes. El diseño de la investigación es experimental tipo aplicada con un enfoque mixto con una muestra de 50 agricultores. Los resultados indicaron que, la aplicación mejoró significativamente el diagnóstico con un nivel de precisión superior al 80% y redujo los costos operativos de los agricultores. Según las encuestas, el 77% de los casos mostró una mejora en el tiempo de detección, resolviéndose en menos de 2 horas, y el 65% de los agricultores logró reducir sus costos operativos entre un 10% y 30%. En conclusión, la herramienta demostró ser eficaz, accesible y esencial para las prácticas agrícolas, mejorando la precisión del diagnóstico, reduciendo costos operativos y aumentando la productividad agrícola. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Científica del Sur | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es_PE |
dc.subject | Machine Learning | es_PE |
dc.subject | Predicción | es_PE |
dc.subject | Plagas | es_PE |
dc.subject | Manzano | es_PE |
dc.title | Aplicación móvil basada en machine learning para detección de plagas en Mala Cañete 2023 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.21142/tl.2025.4135 | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas Empresariales | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Científica del Sur. Facultad de Ciencias Empresariales | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas Empresariales | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
renati.advisor.dni | 06255052 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-1316-2848 | es_PE |
renati.author.dni | 70565963 | |
renati.author.dni | 71470374 | |
renati.discipline | 612166 | es_PE |
renati.juror | Loaiza Jara, Omar Leonel | |
renati.juror | Pereyra Acosta, Manuel Antonio | |
renati.juror | Díaz León, José Alfredo | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.type.other | Tesis de Licenciatura | es_PE |