ResumenLas aplicaciones de visión artificial y el análisis de imágenes son capaces de resolver varios problemas del sector industrial, científico o de seguridad en la actualidad. La clasificación de imágenes es muy útil en la automatización de procesos en una empresa. Para realizar una tarea de clasificación de imágenes se requiere hacer la extracción de características que identifiquen a cada tipo de imagen como por ejemplo: color, forma, textura. En el presente trabajo se requiere implementan los algoritmos para la construcción de un clasificador de imágenes de frutas basado en la extracción de las características del color de las imágenes en determinadas regiones de interés. Para el desarrollo del clasificador de imágenes de frutas se utiliza la técnica de extracción del histograma a color en tres dimensiones y con la implementación de algoritmos de inteligencia artificial se efectúa la clasificación automática de imágenes. El conjunto de datos utilizado consiste en: cuatro clases de frutas con el número variable de imágenes por cada clase, luego se preparan las imágenes seleccionando las regiones de interés mediante técnicas de enmascaramiento y se las divide en dos grupos de datos: Los datos de entrenamiento y los datos de prueba. Luego de entrenado el clasificador, se realizan pruebas de clasificación para evaluar la eficacia del clasificador de imágenes de frutas. Esta metodología de construcción e implementación del clasificador se puede usar en varias aplicaciones según las clases de imágenes de objetos a analizar en casos similares y automatizar procesos de clasificación y reconocimiento de objetos.Palabras clave: Color, clasificador, histograma, inteligencia artificial, imágenes, python, visión artificial. AbstractMachine vision and image analysis applications are nowadays capable of solving various problems in the industrial, scientific or safety sectors. Image classification is very useful for the automation of processes in a company. In order to perform an image classification task, the features identifying each kind of image, such as color, shape, and texture, must be extracted. In the present work, it is necessary to implement the algorithms for the construction of a fruit image classifier, based on image color features extraction in certain regions of interest. For developing the fruit image classifier, the threedimensional color histogram extraction technique is used, and with the implementation of artificial intelligence algorithms, image automatic classification is accomplished. The dataset used consists of: four fruit types with a varied number of images per class, then the images are prepared by selecting regions of interest through the use of masking techniques and they are then divided into two datasets: training data and test data. After the classifier is trained, classification tests are performed to evaluate the effectiveness of the fruit image classifier. This classifier implementation and construction methodology can be used in various applications, depending on the types of object i...
Computational methods based on machine learning have had extensive development and application in hydrology, especially for modelling systems that do not have enough data. Within this problem, there are data series that are missing, and that should not necessarily be discarded; this is achieved by means of the imputation of the same ones, obtaining complete sets. For this reason, this research proposes a comparison of computer-learning techniques to identify those best suited for hydrographic systems of the Pacific of Ecuador. For the elaboration of this investigation, the hydro-meteorological records of the monitoring stations located in the watersheds of the Esmeraldas, Cañar and Jubones Rivers were used for 22 years, between 1990 and 2012. The variables that were imputed were precipitation and flow. Automatic learning machines of the Python Scikit_Learn module were used; these modules integrate a wide range of automated learning algorithms, such as Linear Regression and Random Forest. Finally, results were obtained that led to a minimum useful mean square error for Random Forest as an automatic machine-learning imputation method that best fits the systems and data analyzed.
La morfometría de las cuencas hidrográficas de la vertiente del Pacífico en el territorio ecuatoriano es analizada con información topográfica digitalizada en un Modelo de Elevaciones obteniendo características de superficie, relieve y red hídrica, que determinan el comportamiento hidrológico. El análisis se realiza a 13 cuencas hidrográficas que representan un área de 92,775.87 km2; los resultados son obtenidos mediante un análisis estadístico de las relaciones que forman las características morfométricas, obteniendo una caracterización hidrológica de una zona de gran influencia de la vertiente del Pacífico. Los parámetros utilizados son factor de Horton, coeficiente de compacidad, densidad de drenaje, rugosidad de la cuenca, relación de bifurcación y relación de elongación. Para cada uno de los parámetros analizados se calcularon estadísticos de posición y de dispersión, además de pruebas estadísticas y análisis de agrupamiento, evaluando las relaciones que existen entre cada uno de los sistemas, obteniendo similitudes morfométricas y formando grupos
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