Browsing by Subject "Image processing"

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    Identificación de radiografías patológicas y no patológicas mediante procesamiento digital de imágenes y técnicas de aprendizaje de máquina
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Muñoz Díaz, Andrés Felipe; Vargas Cardona, Hernán Darío
    En el mundo, gran cantidad de personas padecen enfermedades respiratorias, las cuales pueden ser o no diagnosticadas. A causa del mal o tardío diagnóstico, se presentan gran cantidad de muertes al año, por lo cual es importante encontrar una manera viable que permita detectar las patologías prematuramente para así mismo poder dar tratamiento oportuno y no en etapas avanzadas de las enfermedades. Dado esto, este trabajo propone una metodología en lenguaje Python la cual permite identificar radiografías de tórax patológicas y no patológicas. Lo anterior se hace a partir de 3 etapas, la primera de pre-procesamiento de imágenes, en la que se realiza una limpieza de las imágenes diagnósticas y eliminación de ruido. La segunda una etapa de extracción de características discriminativas y una tercera etapa donde a partir de técnicas de aprendizaje de máquina para realizar la clasificación propuesta desde diferentes algoritmos.
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    Modelo predictivo para la identificación de la enfermedad producida por la plaga Heilipus Lauri en el cultivo de aguacate Hass en Colombia, por medio del procesamiento y clasificación de imágenes con aplicación de técnicas de Machine Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Carvajal Jaramillo, Karen Andrea; Castro Collazos, Mauricio; Riveros Pulgarín, Ramón Siddartha; Arango Londoño, David
    Las enfermedades causadas por el insecto-plaga Heilipus Lauri son una de las principales causantes de los daños en los cultivos de aguacate Hass, adicionalmente reducen la calidad de los cultivos al generar problemas fitosanitarios que dificultan alcanzar el potencial exportador de este producto. Por lo cual, el presente proyecto plantea entrenar y evaluar un algoritmo de clasificación de imágenes con el uso de técnicas de aprendizaje automático, con el uso de un banco de imágenes recolectadas por Agrosavia, para la construcción de una herramienta que pueda ser usada por los pequeños y medianos productores de este fruto, que sirva para el control y monitoreo del daño causado por estas plagas. Además, se espera que este proyecto sirva como marco de referencia para futuras investigaciones en el sector agropecuario y académico en el ámbito de procesamiento y clasificación de imágenes.