Resumen

La aplicación de la inteligencia artificial a la agricultura ha atraído cada vez más atención en todo el mundo, especialmente en el desarrollo de robots para recolección. Este estudio se enfoca en resolver algunos problemas asociados durante la recolección robotizada de frutos en la temporada de cosecha, para lo cual  se propone el uso de un modelo YOLOv3 modificado para la detección de tomates en condiciones ambientales complejas, a través del uso de la técnica LWYS, entre otras configuraciones adicionales que permiten incrementar la variabilidad de las imágenes de entrada y así obtener un modelo de detección de tomates más robusto. Las pruebas realizadas indican una detección de alta precisión en tiempo real bajo las condiciones ambientales evaluadas.

• Materias:Tomates Tecnología agrícola Robots Productos del tomate Cultivos y suelos Automatización
• Subjects:Tomatoes Agricultural technology Robot Tomato products Crops and soils Automation
• Palabras claves:Tomate, Cosecha automatizada, Detección de frutos, Esquema YOLOv3
• Keywords:Tomato, Robotic harvesting, Fruit detection, YOLOv3 framework