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Resumen
En Cuyo, las enfermedades más importantes que afectan la vid son: Peronóspora, Oídio, Podredumbres y Hoja de Malvón (HdM). La detección temprana de las mismas favorece un control más eficiente, permitiendo a su vez emplear productos más amigables con el ambiente. El empleo de imágenes digitales y el aprendizaje de máquinas mediante redes neuronales convolucionales (CNN) podrían en conjunto desempeñarse como herramienta útil para la detección precoz de [ver mas...]
dc.contributor.authorEscoriaza, Maria Georgina
dc.contributor.authorArias, Maria Fernanda
dc.contributor.authorMontoya, Marcos Adrian
dc.contributor.authorMillán, Emmanuel Nicolás
dc.contributor.authorOlivera, Ana Carolina
dc.contributor.authorVidal, Pablo Javier
dc.date.accessioned2025-04-29T12:18:21Z
dc.date.available2025-04-29T12:18:21Z
dc.date.issued2024-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/22095
dc.descriptionPóster y resumen
dc.description.abstractEn Cuyo, las enfermedades más importantes que afectan la vid son: Peronóspora, Oídio, Podredumbres y Hoja de Malvón (HdM). La detección temprana de las mismas favorece un control más eficiente, permitiendo a su vez emplear productos más amigables con el ambiente. El empleo de imágenes digitales y el aprendizaje de máquinas mediante redes neuronales convolucionales (CNN) podrían en conjunto desempeñarse como herramienta útil para la detección precoz de enfermedades.es_AR
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherAsociación Argentina de Fitopatólogos (AAF)es_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_AR
dc.source6to Congreso Argentino de Fitopatología, Cipolletti, Río Negro, 18, 19 y 20 de septiembre de 2024es_AR
dc.subjectImagen Digitales_AR
dc.subjectDigital Imageryeng
dc.subjectReconocimiento de la Enfermedades_AR
dc.subjectDisease Recognitioneng
dc.subjectVides_AR
dc.subjectGrapevineseng
dc.subjectProcesamiento Digital de Imágeneses_AR
dc.subjectDigital Image Processingeng
dc.subjectInteligencia Artificiales_AR
dc.subjectArtificial Intelligenceeng
dc.subject.otherParámetroses_AR
dc.titleDefinición de parámetros en la toma de imágenes digitales para desarrollar métodos inteligentes de detección de enfermedades en vides_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)es_AR
dc.description.origenEEA Mendozaes_AR
dc.description.filFil: Escoriaza, Maria Georgina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Arias, Maria Fernanda. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Montoya, Marcos Adrian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Millán, Emmanuel Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico Mendoza; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Millán, Emmanuel Nicolás. Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo). Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FCEN); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Olivera, Ana Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico Mendoza; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo). Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FCEN); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Vidal, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico Mendoza; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Vidal, Pablo Javier. Universidad Nacional de Cuyo (UNCuyo). Facultad de Ciencias Naturales y Exactas (FCEN); Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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