Resumen:
El presente trabajo de grado tiene como objetivo principal desarrollar un sistema de detección temprana de Varroosis utilizando técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales convolucionales. La Varroosis es una enfermedad parasitaria provocada por el ácaro Varroa destructor que debilita el sistema inmunológico de las abejas generando problemas de salud y supervivencia. El sistema propuesto utiliza un Dataset creado a partir de la recolección de imágenes reales compuestas por abejas sanas y abejas contagiadas de Varroosis. Estas son procesadas por medio de la técnica de transferencia de aprendizaje la cual permite tomar una red pre entrenada del modelo YoloV5, que es una red neuronal Convolucional de detección de objetos en tiempo real. Con esta información es posible clasificar en qué estado de salud se encuentran las abejas. Los resultados de las pruebas demuestran una alta precisión en la detección de abejas sanas o enfermas, demostrando así la eficacia del sistema propuesto. Este proyecto es realizado con el fin de que pueda ser utilizado por apicultores de la región, permitiendo que se logre detectar a tiempo la presencia de la Varroa en las colmenas de los apiarios
