Show simple item record

dc.contributor.advisorLopez Sovero, Carlos Enrique
dc.contributor.authorAsto Conde, Maria Angelica
dc.contributor.authorFlores Gutierrez, Liz Rocio
dc.date.accessioned2025-04-04T22:30:54Z
dc.date.available2025-04-04T22:30:54Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12805/4135
dc.description.abstractEsta 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Científica del Sures_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.subjectMachine Learninges_PE
dc.subjectPredicciónes_PE
dc.subjectPlagases_PE
dc.subjectManzanoes_PE
dc.titleAplicación móvil basada en machine learning para detección de plagas en Mala Cañete 2023es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.21142/tl.2025.4135
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas Empresarialeses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Científica del Sur. Facultad de Ciencias Empresarialeses_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas Empresarialeses_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.advisor.dni06255052
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1316-2848es_PE
renati.author.dni70565963
renati.author.dni71470374
renati.discipline612166es_PE
renati.jurorLoaiza Jara, Omar Leonel
renati.jurorPereyra Acosta, Manuel Antonio
renati.jurorDíaz León, José Alfredo
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.otherTesis de Licenciaturaes_PE


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess