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Aplicación en agricultura de precisión de esquemas actuales de reconocimiento visual

dc.contributor.advisorPucheta, Julián
dc.contributor.authorRedolfi, Javier A.
dc.date.accessioned2018-09-11T13:15:45Z
dc.date.available2018-09-11T13:15:45Z
dc.date.issued2018
dc.identifierT DCI 4682 Re
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/6564
dc.descriptionTesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2018es
dc.description.abstractEn esta tesis se aplican modelos de clasificación de imágenes como son vectores de Fisher y redes neuronales convolucionales a problemas de agricultura de precisión, como la clasificación de especies de plantas, variedades de semillas y uso de suelo a través de imágenes PolSAR. Con la inclusión de tales modelos se logra otorgar un mayor nivel de robustez y escalabilidad a los sistemas lo cual se traduce en un aumento en la exactitud de la solución de estos problemas.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Córdoba Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDoctorado en Ciencias de la Ingeniería
dc.subjectAgricultura
dc.subjectPlantas
dc.subjectEnfermedades de las plantas
dc.subjectProtección de las plantas
dc.subjectRedes neuronales (Informática)
dc.subjectAnálisis de imágenes
dc.subjectSistemas de obtención de imágenes
dc.subjectProcesado de imágenes -- Técnicas digitales
dc.subjectVectores
dc.subject.otherAgricultura de Precisión, Vectores de Fisher, Redes Neuronales Convolucionales, Clasificación de Imágenes
dc.titleAplicación en agricultura de precisión de esquemas actuales de reconocimiento visuales
dc.typedoctoralThesises


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