SOLUCIÓN BASADA EN REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PARA LA CLASIFICACIÓN DE MANGOS EN ENTORNOS AGRÍCOLAS
Resumen
Este artículo ejemplifica el diseño de un sistema de detección y clasificación de frutas utilizando CNN. El objetivo es desarrollar un sistema que evalúe automáticamente la calidad de las frutas para la gestión del inventario agrícola. En concreto, se desarrolló un método de clasificación para el mango utilizando el procesamiento de imágenes, garantizando tanto la precisión como la eficiencia. Se seleccionó Resnet 18 como arquitectura preliminar para la clasificación, mientras que se utilizó un detector en cascada para la detección, equilibrando la velocidad de ejecución y el consumo de recursos computacionales. Los resultados de la detección y la clasificación se mostraron a través de una interfaz gráfica desarrollada en MatLab App Designer, lo que agilizó la interacción con el sistema. La integración de redes neuronales convolucionales y detectores en cascada ofrece una solución fiable para la clasificación y detección de frutas, con posibles aplicaciones en el control de calidad agrícola.
PALABRAS CLAVES: redes neuronales convolucionales, MatLab, Resnet-18, detector en cascada, regresión con redes neuronales convolucionales.
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