Makk, Azul de los ÁngelesGonzález del Solar, SofíaReiman, Nicole2024-10-102024-10-102024https://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/4739En el ámbito de la agricultura, el conteo preciso de plantas es una práctica fundamental que incide directamente en la optimización de los recursos y el éxito de los cultivos. Este proceso, cuando se realiza de manera manual, enfrenta una serie de desafíos que afectan su precisión, eficiencia y escalabilidad. Factores como la subjetividad inherente a la percepción humana, la laboriosidad del proceso y las limitaciones en la extensión del conteo manual en campos agrícolas extensos, hacen imperativo buscar soluciones alternativas que mejoren la gestión general de los cultivos. El presente proyecto surge en respuesta a estas necesidades, proponiendo el desarrollo de un algoritmo de Machine Learning capaz de contar automáticamente las plantas de maíz en campos agrícolas mediante el análisis de imágenes tomadas por drones. En colaboración con la empresa EmpresaX, especializada en el análisis de datos agropecuarios, se propone abordar este desafío con el objetivo de proporcionar una solución innovadora y eficiente que simplifique el proceso de conteo, a la vez que optimice la toma de decisiones agrícolas informadas y reduzca los costos operativos asociados al conteo manual. Mediante esta asociación, se permite trabajar directamente con clientes reales, adaptando la solución a las necesidades específicas del mercado y garantizando su relevancia y aplicabilidad en entornos agrícolas reales.esAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOAUTOMATIZACIÓNCONTEOAGRICULTURAALGORITMOSProyecto final de Grado