000			02644nam a2200289 4500
003			MX-MeUAM
005			20250122112956.0
008			250116s2024 mx ||||go|||| 00| 0 spa d
040			_cMX-MeUAM
050		4	_aSB607.G7 _bL39 2024
100	1		_936983 _aLazcano García, Carolina, _d2002-
245			_aDetección de síntomas asociados a las enfermedades del enrollamiento de la hoja y mancha roja en vid (Vitis vinifera), con algoritmos de redes neruronales convolucionales _h[recurso electrónico] / _cCarolina Lazcano García ; dirigida por Karen Guadalupe García Resendiz, Oscar Adrián Aguirre Castro.
260			_aEnsenada, Baja California, _c2024
300			_a1 recurso en línea, 74 p. : _bil. ; col. ; graf. ; col.
500			_aLicenciatura.
502			_aUniversidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, 2024.
504			_aIncluye referencias bibliográficas e índice.
520			_aLos 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	_aIngeniería _vTesis y disertaciones académicas.
650		4	_aUvas _xEnfermedades y plagas.
650		4	_aEnfermedades fúngicas de la uva.
700	1		_936996 _aGarcía Reséndiz, Karen Guadalupe
700	1		_913351 _aAguirre Castro, Oscar Adrian, _d1988-
710	2		_998 _aUniversidad Autónoma de Baja California. _bFacultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño.
856	4		_uhttps://drive.google.com/file/d/1nesm-SjN5eLulbmH0NcY_X6kVbpApglf/view?usp=drive_link _zTesis Digital.
942			_cTESIS
999			_c270984 _d270983