2026-04-30T00:43:31Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

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Calonge Cano, Teodoro Puente Alonso, Diego de la Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid 2025-11-04T08:48:54Z 2025-11-04T08:48:54Z 2025 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79213 Los dorsales en competiciones deportivas están compuestos por un rectángulo de distintos tamaños y colores, con un número identificativo y con formato variado que se utiliza para identificar a los participantes en eventos deportivos, especialmente en carreras. Todo esto con el objetivo de saber que el deportista está inscrito en la competición y facilitar la creación de clasificaciones de los participantes. En este trabajo, mediante Visión por Computadora, se buscará detectar y reconocer dorsales. Esto se hará explorando modelos de detección de objetos como YOLO y distintos OCR para reconocer la información alfanumérica del dorsal. El objetivo principal de este trabajo es desarrollar una aplicación capaz de clasificar imágenes de competiciones deportivas mediante los números de los dorsales, facilitando así la localización de fotografías dentro de grandes álbumes. Así mismo, al disponer de la fecha y hora de la foto, se puede usar para confeccionar clasificaciones parciales. Bib numbers are rectangular boxes characterized by different size, color and formats, where the participant ID has been recorded. Nowadays, this identification is used in all races worldwide, since it is a visual registration proof, which is the key to obtain partial and final rankings. This project employs Computer Vision techniques to detect and recognize bib numbers in images. This will involve exploring object detection models like YOLO and various OCR applications to extract the alphanumeric information from the bib. The main goal of this project is to develop an image classification system according to bib numbers, whose inputs are extracted from a large set of photographs taken during the race. In adition, using the metadata of each image, a timetable could be obtained at every control point. Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) Grado en Ingeniería Informática application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Visión artificial Detección de objetos Aprendizaje profundo Visión artificial aplicada a la detección y reconocimiento de dorsales en competiciones deportivas info:eu-repo/semantics/bachelorThesis