2026-04-14T05:42:56Zhttps://recercat.cat/oai/request

oai:recercat.cat:10459.1/838722024-12-04T15:29:21Zcom_2072_3622col_2072_478537

CropDoc for Android Camats Felip, Guillem Béjar Torres, Ramón Universitat de Lleida. Escola Politècnica Superior Android Kotlin Java Liquid Galaxy Android (Sistema operatiu) Liquid Galaxy Cada any milers de cultius s´on destru¨ıts per les plagues i malalties. Per aquest motiu en aquest projecte s’ha desenvolupat una aplicaci´o Android amb un model de visi´o artificial integrat en ella, la qual ´es capa¸c de diagnosticar certes malalties visibles en les fulles dels pomers. Per a fer-ho s’han utilitzat els models pre-entrenats Efficientnet-lite4 i Mobilenet-V2, els quals s’han tornat a entrenar amb el conjunt de dades del Plant Pathology - FGCV8, un conjunt de dades obert per a l’´us d’una competici´o. El model elegit ha sigut Mobilenet, ja que aquest presentava un millor rendiment, pel fet que pesava 10 MB menys que Efficientnet. Ha assolit una precisi´o comprovada del 85,21%. La resta de l’aplicaci´o est`a muntada de manera que es pot guardar la localitzaci´o del terreny i de la mostra, per enviar les dades a un Liquid Galaxy per al control de les plagues. 2022-09-27T07:49:06Z 2022-09-27T07:49:06Z 2022-09 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis http://hdl.handle.net/10459.1/83872 http://hdl.handle.net/10459.1/83872 cat cc-by-nc-nd info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/