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dc.contributor.advisorAmorós Chaves, Gladys Jacqueline
dc.contributor.authorGordillo Vásquez, Giomar
dc.contributor.authorVila Huaman, Percy
dc.date.accessioned2022-01-25T16:56:34Z
dc.date.available2022-01-25T16:56:34Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/77342
dc.description.abstractEl objetivo de la presente investigación es determinar el efecto de un algoritmo basado en Mask-RCNN en la estimación de la masa del ganado bovino mediante imágenes. Para lo cual, se midieron los resultados del proceso de estimación de la masa del ganado mediante báscula y fórmula Schaeffer, luego haciendo uso de la aplicación, se realizaron con la finalidad de determinar la mejora a través de los siguientes indicadores: incremento de la precisión, reducción del tiempo de entrenamiento, reducción del tiempo de identificación, reducción del uso de CPU y la reducción del uso de memoria RAM. La metodología de investigación utilizada fue de enfoque cuantitativo; de tipo aplicada, con un diseño pre-experimental. La población seleccionada para realizar esta investigación la conformaron 600 pares de imágenes de bovinos y la muestra estuvo constituida por 40 pares de imágenes. La técnica de recolección de datos fue la observación y para contrastar la hipótesis de la única variable y comparar el pre-test con el post-test se utilizó la prueba de Wilcoxon. Así se obtuvo como resultado el p valor = 0,00 que es menor al nivel de significancia 0.05 que decide que se desestime la hipótesis nula y se admita la alterna. Se concluyó que con la implementación del algoritmo de procesamiento de imágenes se mejora significativamente la estimación de la masa del ganado bovino, que quedó demostrado por los resultados que se mejoró la precisión y se logró la reducción de los otros indicadores: tiempo de entrenamiento, el tiempo de identificación, el uso de CPU y el uso de memoria RAM. Esto respecto de sus situaciones iniciales.en_US
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectAplicación webes_PE
dc.subjectAlgoritmos de procesamiento de imágeneses_PE
dc.subjectEstimación de la masa y visión computacionales_PE
dc.titleAlgoritmo para la estimación de la masa del ganado bovino mediante imágeneses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Estees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de información y comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni41481800
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3937-1119es_PE
renati.author.dni70431871
renati.author.dni46028683
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorHilario Falcon, Francisco Manuel
renati.jurorAvila Lopez, Bernardo Patricio
renati.jurorAmoros Chavez, Gladys Jacqueline
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientales_PE
dc.description.rsuPromoción de la salud, nutrición y salud alimentariaes_PE
dc.description.odsFin de la pobrezaes_PE


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