RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Sistema de detección de señales y vehículos mediante Redes Neuronales Convolucionales
A1 Fernández Angulo, Óscar
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Machine learning
K1 Visión artificial
K1 Redes neuronales convolucionales
AB Con el aumento de la capacidad de cómputo de los ordenadores y el avance de los algoritmos de Machine Learning, surge la oportunidad de abordar problemas clásicos desde nuevas perspectivas. Por esta razón, se propone la construcción de un sistema capaz de detectar señales de velocidad y vehículos, con algoritmos de Visión Artificial. Además, se pretende que estos modelos se puedan ejecutar tanto desde móviles como desde sistemas embebidos, por lo que es fundamental que sea ligero y fácil de utilizar por diferentes clientes. Para ello, se ha realizado un estudio del estado del arte de los algoritmos de detección de objetos, se ha recogido y clasificado un set de datos, y se han entrenado y modificado los algoritmos hasta obtener buenos resultados. Por último, se ha implementado un componente, capaz de ejecutar Redes Neuronales Convolucionales complejas, que englobe el algoritmo y permita su uso desde cualquier dispositivo.
YR 2018
FD 2018
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33207
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/33207
LA spa
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024