Sistema de detección de plagas basado en visión computacional para los cultivos de vid de la zona sur del Perú

El Perú se ha consolidado como el principal exportador mundial de uva de mesa, existiendo más de 22000 hectáreas de cultivo principalmente en las regiones de Ica un 47% y Piura el 36%. Sin embargo, plagas como la Esca y la Spodoptera frugiperda representan una gran amenaza para los cultivos vitivinícolas de estas regiones, ya que generan entre otros, bayas más pequeñas, destrucción de las yemas, retraso del crecimiento, plagas secundarias, hasta la muerte de la plantación. Siendo el principal inconveniente La detección de la plaga para la aplicación de medidas basadas en control biológico o químico. El presente trabajo implementó un sistema de detección temprana de plagas en los cultivos de vid en la región de Ica, Perú, mediante técnicas de detección y clasificación de visión computacional de una sola etapa. Se desarrolló un dataset propio in the wild, el cual se combina con imágenes generadas mediante la técnica de stable difusión. Se aplicaron técnicas de preprocesamiento para los datos y mediante Transfer Learning se entrenaron y compararon los modelos YOLOv8 y RetinaNet para la detección de Esca y la Spodoptera frugiperda en las hojas de los cultivos de vid, obteniendo un mAP@0.5 78,2% para el primer modelo y un mAP@0.5 84,5% para el segundo. Finalmente, se usó el modelo seleccionado en una aplicación móvil para detectar plagas en los cultivos de vid en tiempo real.

Name thesis:degree_name

Ingeniero de Sistemas

Level thesis:degree_level

Titulo profesional

Discipline thesis:degree_discipline

Ingeniería de Sistemas

Grantor dc:publisher

Universidad de Lima

Year dc:date.issued

2025

Author dc:creator

• Marquez Celada, Danah Scarlett

Advisor dc:contributor.advisor

• Quiroz Villalobos, Lennin Paul

Licence dc:rights.uri

• https://purl.org/coar/access_right/c_abf2
• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/20.500.12724/24592

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/24592