Iacultivar: aplicación móvil con reconocimiento de imágenes para la detección y prevención de la monilla en el cultivo del cacao

El objetivo de este documento es mostrar la solución planteada por el equipo de trabajo al problema de moniliasis en cultivos de cacao del departamento de Santander desde un enfoque ingenieril desarrollando una aplicación móvil que hace uso del reconocimiento de imágenes para detectar esta enfermedad, para esto se identifico el problema a partir de documentos en entidades agricultoras como Fedecacao y Agrosavia, las cuales hacen hincapié en que la mayor parte de sus soluciones a este problema están alejadas del entorno tecnológico, esto hizo que el equipo de trabajo se enfocara en desarrollar una solución tecnológica la cual mezcla diferentes sistemas en uno para formar una arquitectura completa que supla las necesidades de este problema, se partió primero por realizar encuestas y entrevistas a habitantes del municipio San Vicente de Chucuri en el departamento de Santander una vez recogidas estas encuestas y entrevistas se dispuso a hacer un análisis de cuáles son las necesidades de este poblado, una vez identificadas se trabajó en la redacción de requerimientos que puedan dar solución a esta problemática de forma que este poblado a su vez pueda usar la solución de manera fácil y sencilla, los requerimientos redactados dieron paso a diseñar diagramas que pudieran clarificar el objetivo de solución, diagramas como los de casos de uso y bases de datos fueron vitales para esto, aquellos diagramas fueron transformados a su vez en interfaces amigables programadas por los desarrolladores. El sistema compuesto de un admin web para la administración de datos y el API el cual se encarga de distribuirlos es solo una de las partes importantes, el reconocimiento de imágenes hecho en teachable machine dio excelentes resultados para detectar la monilia en cultivos de cacao y una vez integrado con la aplicación se dio a la tarea de probar todo el sistema, el cual cumplió con las pruebas establecidas, a modo de conclusión el sistema realiza todas las funciones establecidas por el equipo de trabajo y tiene un gran potencial el sector agricultor de Colombia ya que al ser un sistema que puede incluir rápidamente nuevos cultivos soluciona un problema latente de enfermedades y plagas a lo largo del territorio nacional.

• Autores: Rincón Caballero, Andrés Camilo; Rodríguez Calderón, Maryury Julieth
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15354
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/15354
• Palabra clave: Systems engineer; Technological innovations; Agriculture; Image recognition; Composite system; Oilseed plants; Cell phone; Prototype development; Algorithms; Cocoa; Software development; Ingeniería de sistemas; Innovaciones tecnológicas; Plantas oleaginosas; Telefonía celular; Desarrollo de prototipos; Cacao; Desarrollo de software; Algoritmos; Agricultura; Reconocimiento de imágenes; Aplicaciones móviles; Sistema compuesto
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/