Diseases and pests identification system in watermelon cultivation
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2674Keywords:
Image processing, computer or automated learning, supervised learning, unsupervised learning, watermelon, artificial intelligence, artificial visionAbstract
In this study, a mobile application was developed under the name “Sandiapp”, with the aim of identifying the different pests and diseases that affect the cultivation of watermelon in the municipality of San Bernardo del Viento - Córdoba. To meet this objective, a field survey was carried out using the quantitative method, as a systematic study of the facts within which the case was presented, to obtain useful information to formulate the proposal and support the proposal through a system that through machine learning identifies the types of pests and Diseases that affect watermelon crops. For the development of this project, certain artificial vision algorithms were used, which consists of recognizing shapes, distances, angles, colors and determining the dimensions of the watermelon plant. To carry out this procedure, the shape and size of the sheet has been considered. Through the tests carried out during the development of this work, it is concluded that: Through the implementation of the artificial vision system, the increase in the percentage of farmers was demonstrated, which now has a higher level of information on pests and diseases of the watermelon crop.
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