RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Desarrollo de un modelo de IA para la detección y el reconocimiento de señales de tráfico en imágenes
A1 Bobillo Rincón, Gonzalo
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia
K1 YOLO
K1 ADAS
K1 Deep learning
K1 Señales de tráfico
K1 3306 Ingeniería y Tecnología Eléctricas
K1 33 Ciencias Tecnológicas
AB Recientemente, los avances en inteligencia artificial y visión por computador han impulsado el desarrollo de tecnologías innovadoras en varios sectores, entre ellos, la industriaautomotriz. Los vehículos autónomos y ADAS han aprovechado estas técnicas para interpretar el entorno con mayor precisión y rapidez. Una de las áreas clave para la seguridaden carretera y la efectividad de estos sistemas es la identificación de señales de tráfico,esenciales en la toma de decisiones en la conducción.Este trabajo se enfoca en la creación de un modelo de deep learning, específicamenteYOLOv7, para la detección y clasificación de señales de tráfico en imágenes. El desarrollodel proyecto incluye la recopilación y el preprocesamiento de conjuntos de datos públicos,la implementación, entrenamiento y evaluación del modelo y el análisis de varios hiperparámetros críticos. Los resultados sugieren un gran potencial para mejorar la seguridad yfiabilidad de los sistemas autónomos, proponiendo futuras investigaciones para aumentarla precisión y adaptabilidad del modelo a entornos más complejos, impulsando aún másla integración de la IA en la industria automotriz.
YR 2024
FD 2024
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/69188
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/69188
LA spa
NO Departamento de Informática
DS UVaDOC
RD 23-nov-2024