RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para la detección automática de productos en un frigorífico
A1 Laustalet Fernández, Mario
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Inteligencia artificial
K1 Reconocimiento de imágenes
K1 Detección de objetos
AB En este Trabajo de Fin de Grado (TFG), se busca desarrollar un modelode inteligencia artificial que permita realizar una detección deproductos en un frigorífico utilizando imágenes enviadas por un sistemaIoT cada vez que se abre el frigorífico. Este proyecto se centra enla transformación de un frigorífico convencional en uno inteligente,haciéndolo económicamente asequible. Si bien tiene múltiples aplicaciones,una de sus principales funciones es el seguimiento de loshábitos alimenticios. El proyecto comenzó realizando reconocimientode imágenes mediante ResNet50, con una amplia base de datos deimágenes de alimentos. Sin embargo, este enfoque se encontró conlimitaciones, ya que solo podía reconocer un alimento por imagen.Para superar esta limitación, se realizó detección de objetos medianteYOLO (You Only Look Once). Se creó una nueva base de datos deimágenes de alimentos, que se etiquetaron a través de la herramientaen línea makesense.ai. Este conjunto de datos etiquetados se utilizaronpara entrenar el algoritmo de detección de objetos YOLO. Losresultados muestran que el nuevo algoritmo es capaz de detectar múltiplesalimentos en una imagen, lo que mejora significativamente suutilidad y aplicabilidad en comparación con el enfoque inicial. Estainvestigación muestra el potencial que tiene la inteligencia artificial yel IoT para contribuir a la salud y el bienestar en la vida diaria.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63089
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63089
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 02-dic-2024