Resumen de Sistema de detección de plagas en los cultivos

Oscar López Gorozabel, Ricardo Malla Valdiviezo, Gabriel Morejón López, Miguel León Bravo

• español

  La presente investigación propone la construcción de una aplicación web destinada a la detección de plagas, en su primera fase se ha propuesto la detección de la plaga de mosca blanca, una de las más recurrentes en los cultivos de Manabí, afectando principal-mente al cultivo de plantas como tomate, pimiento, col y cucurbitáceas como calabaza, pe-pino y hortalizas de hoja como lechuga o perejil. Este Proyecto busca convertirse en un agente de monitorización de cultivos, actuando de forma automática y eficaz en la detec-ción de plagas mediante el procesado de imágenes, para lo cual se desarrollaron diversos algoritmos soportados por la librería ImageAI, con los que fue posible crear, entrenar y pro-bar un modelo de detección. En cuanto al funcionamiento de la aplicación web, el usuario podrá crear una cuenta y una vez logueado podrá acceder al módulo de captura, donde po-drá tomar o subir una foto para su análisis respectivo.   Esta investigación se basa en el método bibliográfico y analítico, además la infor-mación es de fuentes confiables, tales como: IEEE, Dialnet, ACM, Google Scholar, Repo-sitorios Institucionales. Para el desarrollo de la aplicación web se utilizó el lenguaje de pro-gramación Python para el Backend y tecnologías como HTML, W3Css y JavaScript para el Frontend. Posteriormente, se utilizó MySQL para crear la base de datos.  El framework utilizado para el desarrollo de la aplicación fue Scrum, debido a la versa-tilidad de su metodología. Finalmente, como resultado de este proyecto, se obtiene la primera versión de un software funcional, con aspiraciones de mejora en futuras versiones. 

• English

  The present investigation proposes the construction of a web application destined to the detection of pests, in its first phase the detection of the whitefly plague has been proposed, one of the most recurrent in the Manabí crops, mainly affecting the cultivation of plants such as tomato, pepper, cabbage and cucurbits such as pumpkin, cucumber and leafy vegetables such as lettuce or parsley. This project seeks to become a crop monitoring agent, acting automatically and effectively in the detection of pests through image processing, for which various algorithms supported by the ImageAI library were developed, with which it was possible to create, train and test a detection model. Regarding the operation of the web application, the user will be able to create an account and once logged in will be able to access the capture module, where they will be able to take or upload a photo for their respective analysis.  This research is based on the bibliographic and analytical method, in addition the information is from reliable sources, such as: IEEE, Dialnet, ACM, Google Scholar, Institutional Repositories. For the development of the web application, the Python programming language was used for the Backend and technologies such as HTML, W3Css and JavaScript for the Frontend. Subsequently, MySQL was used to create the database.  The framework used for the development of the application was Scrum, due to the versatility of its methodology. Finally, as a result of this project, the first version of functional software is obtained, with aspirations to improve in future versions.