Desarrollo de una aplicación móvil de reconocimiento de suelos usando deep learning. - Ortiz Trujillo, Yasser Javier (Machala: Universidad Tëcnica de Machala, 2022)
The inclusion of artificial intelligence in technological projects has increased in recent years, this is because there is great potential in this type of technology, because with artificial intelligence several activities can be carried out, such as classifying images for detect different objects and in this way be able to identify which object is the one that is shown in a certain window of an application. Artificial intelligence comprises several aspects such as the use of neural networks to carry out the training processes of a model that will be created through the use of special programming languages for said approach, in addition, it is necessary to previously have image data to classify for said training. Currently, you can find in different articles in scientific journals many projects that are related to the implementation of mobile applications that include in their functions the use of artificial intelligence to carry out certain processes that require image analysis to detect, for example, caries or bacterial plaque in the photos of the mouths of a group of patients selected as data for the neural network that is being used or for the artificial vision that is being used. Knowing the above, a soil recognition mobile application was developed using Deep Learning, which through a training model previously created with convolutional neural networks is consumed to make the respective predictions of the images captured from the cell phone or photos from the device's gallery. , indicating its probability and soil name. The development of this mobile application was carried out with the Xamarin Framework, which is a multiplatform environment that works with the programming language C# and XAML. Logic and Design respectively, in addition certain libraries were used to work with TensorFlow, which is another Framework used to create and use neural networks. The XP methodology was used for the construction of the project due to its agile approach and for giving more priority to development time than to communication with stakeholders. To use the application, the user must choose between two options to proceed with the analysis of the image or photo. In the initial window a menu will appear in which you can choose between selecting an image from the gallery or taking a photo, followed by a new window called analysis in which you can see the image obtained from the previously selected option, In addition, a message will appear indicating the name of the soil detected with its probability of certainty and a list of the other soils with their respective probabilities of certainty ordered in descending order. To evaluate the mobile application, the ISO-IEC 25010 quality standard was used, because this standard focuses on applying several quality evaluation metrics to the final product, that is, to the developed mobile application, in addition to these metrics tests are also used. units that confirm compliance with the user stories outlined in this report.
La inclusión de la inteligencia artificial en proyectos tecnológicos se ha incrementado en los últimos años, esto se debe a que existe un gran potencial en este tipo de tecnología, debido a que con la inteligencia artificial se puede realizar varias actividades como es el clasificar imágenes para detectar objetos diferentes y de esta manera poder identificar que objeto es el que se muestra en una determinada ventana de una aplicación. La inteligencia artificial comprende varios aspectos como es el uso de redes neuronales para realizar los procesos de entrenamiento de un modelo que se creara mediante el uso de lenguajes de programación especiales para dicho enfoque, además se necesita tener previamente una data de imágenes a clasificar para dicho entrenamiento. Actualmente se pueden encontrar en distintos artículos de revistas científicas muchos proyectos que están relacionados con la implementación de aplicaciones móviles que incluyan en sus funciones el uso de inteligencia artificial para realizar ciertos procesos que requieran el análisis de imágenes para detectar por ejemplo caries o placas bacterianas en las fotos de las bocas de un grupo de pacientes seleccionados como data para la red neuronal que se esté utilizando o para la visión artificial que se esté usando. Conociendo lo anterior, se desarrolló una aplicación móvil de reconocimiento de suelos usando Deep Learning, que mediante un modelo de entrenamiento creado previamente con redes neuronales convolucionales es consumido para realizar las respectivas predicciones de las imágenes capturadas del celular o de fotos de la galería del dispositivo, indicando su probabilidad y nombre de suelo. El desarrollo de este aplicativo móvil fue realizado con el Framework de Xamarin el cual es un entorno multiplataforma que trabaja con el lenguaje de programación C# y XAML, Lógica y Diseño respectivamente, además se utilizó ciertas librerías para trabajar con TensorFlow, el cual es otro Framework que sirve para crear y usar redes neuronales. Se empleó la metodología XP para la construcción del proyecto debido a su enfoque ágil y por darle más prioridad al tiempo de desarrollo que en la comunicación con los interesados. Para el uso de la aplicación el usuario deberá elegir entre dos opciones para proceder con el análisis de la imagen o foto. En la ventana inicial saldrá un menú en el que se podrá elegir entre seleccionar una imagen de la galería o tomar una foto, seguido de esto se mostrará una nueva ventana llamada análisis en la cual se podrá observar la imagen obtenida de la opción previamente seleccionada, además saldrá un mensaje indicando el nombre del suelo detectado con su probabilidad de certeza y una lista de los otros suelos con sus respectivas probabilidades de certeza ordenadas de forma descendente. Para evaluar la aplicación móvil se utilizó el estándar de calidad ISO-IEC 25010, debido que este estándar se enfoca en aplicar varias métricas de evaluación de calidad al producto final, es decir a la aplicación móvil desarrollada, además de estas métricas también se emplean pruebas unitarias que confirman el cumplimiento de las historias de usuarios planteadas en este informe.
Keywords: APLICACION MOVIL; APRENDIZAJE PROFUNDO; ANALISIS DEL SUELO; RED NEURONAL CONVOLUCIONAL