Detección de síntomas asociados a las enfermedades del enrollamiento de la hoja y mancha roja en vid (Vitis vinifera), con algoritmos de redes neruronales convolucionales (Registro nro. 270984)

MARC details
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003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field MX-MeUAM
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040 ## - CATALOGING SOURCE
Transcribing agency MX-MeUAM
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Classification number SB607.G7
Item number L39 2024
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
9 (RLIN) 36983
Personal name Lazcano García, Carolina,
Dates associated with a name 2002-
245 ## - TITLE STATEMENT
Title Detección de síntomas asociados a las enfermedades del enrollamiento de la hoja y mancha roja en vid (Vitis vinifera), con algoritmos de redes neruronales convolucionales
Medium [recurso electrónico] /
Statement of responsibility, etc. Carolina Lazcano García ; dirigida por Karen Guadalupe García Resendiz, Oscar Adrián Aguirre Castro.
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC. (IMPRINT)
Place of publication, distribution, etc. Ensenada, Baja California,
Date of publication, distribution, etc. 2024
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 1 recurso en línea, 74 p. :
Other physical details il. ; col. ; graf. ; col.
500 ## - GENERAL NOTE
General note Licenciatura.
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, 2024.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc Incluye referencias bibliográficas e índice.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Los procesos moleculares empleados en el diagnóstico de enfermedades en plantas son costosos, por lo que se está incorporando cada vez más la tecnología de aprendizaje automático. Estos modelos permiten la detección temprana de síntomas foliares asociados a enfermedades virales en plantas de vid. El presente trabajo profundiza el proceso de detección de síntomas de las enfermedades de mancha roja (GRBD, por sus siglas en inglés) y enrollamiento de la hoja (GLD, por sus siglas en inglés) de la vid, por medio de visión artificial mediante Redes Neuronales Convolucionales (CNNs). El sistema de visión artificial basado en el modelo YoloV5, alcanzó una asertividad del 94% en la categoría de asintomático y 91% en sintomáticos, con una precisión del 94.22%. Con una recuperación del 88.34% y un F1-score del 91.28%. Estas métricas proporcionan cuál de los modelos entrenados tienen un mejor rendimiento al categorizar la sintomatología de GRBD y/o GLD presentes (o no) en las hojas. Los resultados confirman que las tecnologías de aprendizaje automático, ofrecen una opción atractiva para poder proveer un diagnóstico preventivo.
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada Ingeniería
Subdivisión de forma Tesis y disertaciones académicas.
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada Uvas
Subdivisión general Enfermedades y plagas.
650 #4 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada Enfermedades fúngicas de la uva.
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
9 (RLIN) 36996
Personal name García Reséndiz, Karen Guadalupe
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
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Personal name Aguirre Castro, Oscar Adrian,
Dates associated with a name 1988-
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Corporate name or jurisdiction name as entry element Universidad Autónoma de Baja California.
Subordinate unit Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño.
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Uniform Resource Identifier https://drive.google.com/file/d/1nesm-SjN5eLulbmH0NcY_X6kVbpApglf/view?usp=drive_link
Public note Tesis Digital.
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Tesis
Existencias
Estado de retiro Fuente de clasificación Colección Ubicación permanente Ubicación actual Fecha de ingreso Precio Signatura topográfica Código de barras Date last seen Número de copia Tipo de material Categoría 2 de ítem Categoría 3 de ítem
    Colección de Tesis Biblioteca Central Ensenada Biblioteca Central Ensenada 16/01/2025 0.00 SB607.G7 L39 2024 ENS100238 16/01/2025 1 Tesis Material adquirido por Donación Bioingeniería

Con tecnología Koha