El futuro: Diagnóstico visual mediante Computer Vision.
El futuro: Diagnóstico visual mediante Computer Vision.
Integración de modelos de visión por computadora para cerrar el ciclo de monitoreo agrícola.
Identificación automática de fauna nociva (ej. Gusano cogollero) mediante fotografías tomadas con el celular.
Diagnóstico de enfermedades foliares (hongos, virus) analizando patrones de color y textura en las hojas.
Conteo visual de frutos y análisis de biomasa para predecir el rendimiento final en toneladas.
Siembra Vision es un prototipo de aplicación web desarrollado en Python (Streamlit) enfocado en la Agricultura de Precisión. El objetivo principal es ofrecer un diagnóstico fitosanitario instantáneo mediante la Visión Computacional.
El sistema opera utilizando la cámara de un dispositivo móvil o PC para analizar hojas de cultivos en tiempo real. Esto permite identificar rápidamente 38 tipos de enfermedades y estados de salud foliar (basado en el dataset PlantVillage), facilitando una toma de decisiones inmediata y optimizando los recursos.
Modelo MobileNetV2 con técnica de Transferencia de Aprendizaje (Transfer Learning).
El modelo (.h5) es sumamente ligero (11 MB) y se carga localmente para una predicción veloz.
Flexibilidad total para el usuario con dos interfaces de diagnóstico según la necesidad.