Browsing by Subject "Shelf life prediction"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Modelos de predicción del tiempo de vida útil y clasificación de madurez en aguacates Hass mediante Deep Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Enriquez Estrada, Sebastián; Escobar Llanos, Samuel; Torres Valencia, Cristian Alejandro; Martínez Arias, Juan Carlos
    Este proyecto desarrolló un sistema inteligente que combina visión por computador y aprendizaje profundo para clasificar la madurez del aguacate Hass y predecir su vida útil en días. La iniciativa surgió como respuesta al alto nivel de desperdicio de esta fruta en los procesos de distribución y comercialización en la región. El diseño contempló dos modelos, uno de clasificación en cuatro etapas de madurez y otro de regresión para estimar los días hasta el deterioro completo, ambos entrenados con una base de datos pública de imágenes de aguacates en distintos estados de maduración. Se integró una interfaz que permite cargar fotografías y visualizar tanto la clase de madurez como la predicción de vida útil. El sistema permitió el análisis del estado de madurez de aguacates, promoviendo su consumo en tiempos adecuados y reduciendo así la posibilidad de desperdicio, brindando una herramienta práctica para distribuidores, comerciantes y consumidores mediante decisiones objetivas basadas en métricas validadas. Los resultados obtenidos incluyen dos modelos de aprendizaje profundo con métricas de desempeño validadas, un análisis de efectividad y precisión, y un prototipo funcional de interfaz que integra ambos sistemas, contribuyendo así a la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en el sector agrícola colombiano.