Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Barrero Pérez, Jaime GuillermoMoreno Díaz, Paola AndreaSuárez Blanco, Daniel Felipe2024-11-132024-11-132024-11-082024-11-08https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44654La agricultura desempeña un papel fundamental en la seguridad alimentaria y económica de diversas comunidades. No obstante, la eficiencia y productividad de los cultivos pueden verse comprometidas por múltiples factores, como la escasez de mano de obra, condiciones meteorológicas impredecibles, enfermedades, plagas, estrés hídrico y la falta de información en tiempo real sobre el estado del cultivo. En este contexto, el presente proyecto se enfoca en el desarrollo de un sistema inteligente para la supervisión del crecimiento del cultivo de frijol, utilizando tecnología de drones e inteligencia artificial. Para llevar a cabo esta iniciativa, se emplearon herramientas de software libre y de código abierto, como Google Colaboratory. Se recopiló una base de datos de imágenes de cultivos de frijol mediante un dron equipado con cámara. Cada planta fue etiquetada utilizando la plataforma Roboflow para facilitar su detección y conteo. Posteriormente, clasificar las plantas detectadas según su tamaño y frondosidad, lo que dio como resultado una interfaz gráfica de usuario (GUI) al servicio del usuario.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAgriculturaIARedes neuronales profundasProcesamiento de imágenesMonitoreo a cultivosUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAgricultureAIDeep Neural NetworkImage ProcessingCrop Monitoringhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)