Show simple item record

dc.contributor.advisorHuillcen Baca, Herwin Alaynes_PE
dc.contributor.authorRomero Coronado, Zunildaes_PE
dc.contributor.editorRomero Coronado, Zunildaes_PE
dc.date.accessioned2024-01-11T21:53:35Z
dc.date.available2024-01-11T21:53:35Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14168/821
dc.description.abstractLa diversidad de la flora andina ha sido fuente inagotable de sabiduría ancestral en el uso de plantas medicinales para promover el bienestar humano. Sin embargo, en la actualidad, este invaluable conocimiento se encuentra en riesgo debido a diversos factores, como la disminución del interés en las tradiciones ancestrales, la falta de involucramiento de las nuevas generaciones y el avance constante de la medicina moderna y, significativamente, la carencia de herramientas tecnológicas precisas para la identificación de plantas medicinales. La identificación precisa y rápida de estas especies vegetales se ha vuelto complicada tanto para los habitantes locales como para los especialistas en salud, debido a la necesidad de un profundo conocimiento de la flora. En ese sentido, el estudio se propuso determinar la eficiencia de la aplicación móvil desarrollada para la identificación de plantas medicinales nativas mediante técnicas de procesamiento de imágenes de la provincia de Andahuaylas. Para capturar las imágenes de estas plantas medicinales, se utilizó la técnica de observación directa y se empleó una cámara de celular modelo Samsung Galaxy A21s como instrumento. La población de estudio se compuso de tres especies de plantas: Piper aduncum (Matico), Tagetes elliptica (Chincho) y Amaranthus dubius (Atacco), todas ellas de la provincia de Andahuaylas. Con el fin de alcanzar este objetivo, se implementó un modelo de clasificación basado en redes neuronales convolucionales (CNN). El proceso incluyó varias etapas esenciales: recopilación y preparación de datos de entrenamiento, diseño de la arquitectura de la CNN, entrenamiento del modelo y evaluación de su rendimiento con un conjunto de datos de prueba independiente. Posteriormente, el modelo se integró en la aplicación móvil desarrollada en Flutter. Demostrando la eficiencia de la aplicación móvil desarrolla en comparación con métodos tradicionales de identificación de plantas. Los resultados revelaron que la aplicación móvil es altamente eficiente en la identificación de las plantas medicinales andinas de la provincia de Andahuaylas mediante técnicas de procesamiento de imágenes, logrando una precisión superior al 95%. Este hallazgo respalda la efectividad tanto del modelo de clasificación como de la aplicación móvil en la identificación de las plantas medicinales mencionadas (Amaranthus dubius, Piper aduncum y Tagetes elliptica).es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional José María Arguedases_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.uriinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAplicación móvil, red neuronal convolucional, identificación de las plantas, Amaranthus dubius, Piper aduncum, Tagetes elliptica.es_PE
dc.titleEficiencia de una aplicación móvil para la identificación de plantas medicinales andinas mediante técnicas de procesamiento de imágenes en la provincia de Andahuaylases_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional José María Arguedas. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.author.dni70685886
renati.advisor.dni30861096
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9385-7940es_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612236es_PE
renati.jurorCatacora Flores, Norma Lorenaes_PE
renati.jurorOré Cerrón. Juan Josées_PE
renati.jurorCarrión Abollaneda, Richardes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Universidad Nacional José María Arguedas

Jr. Juan Francisco Ramos N° 380. Andahuaylas - Apurimac - Perú | Telf. 083-422176 anexo 1000

Todos los contenidos de repositorio.unajma.edu.pe están bajo la Licencia Creative Commons

Contacto: repositorio@unajma.edu.pe