Resumen:
El presente proyecto está orientado al desarrollo de un sistema software (aplicación móvil) que optimice el diagnóstico de plagas en hojas de cultivos de papas, está enfocado en funcionar como una herramienta de ayuda en el diagnóstico de plagas para técnicos agrónomos especializados, como para pequeños y medianos agricultores que se dedican al cultivo de papas. La aplicación móvil presenta cuatro funcionalidades: La primera funcionalidad permite el diagnóstico de plagas en tiempo real a través de la cámara del dispositivo móvil, este diagnóstico está basado en una de las técnicas del campo del aprendizaje profundo denominado redes neuronales convolucionales con arquitectura MobileNet, esta red neuronal esta entrenada y validada con 20000 imágenes, con la finalidad de detectar dos tipos de plagas: psílido de la punta morada y mosca minadora, esto hace posible dar un diagnóstico inmediato de las posibles amenazas de plagas que están afectando al cultivo. La segunda funcionalidad trata sobre el control de plagas, permite visualizar información sobre los productos que puede aplicar de acuerdo al ciclo de vida del cultivo en la que se encuentre. La tercera funcionalidad contiene información más relevante sobre las principales plagas que actualmente afectan los cultivos de papas. La última funcionalidad de la aplicación móvil trata sobre el proceso diagnóstico plagas que permite ver los pasos detallados sobre cómo hacer un diagnóstico adecuado en sus cultivos. El desarrollo de la aplicación móvil está basado en los procesos de ingeniería en software y mediante el uso de la metodología denominado Mobile-D.