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Título
Desarrollo de un modelo de IA para la detección y el reconocimiento de señales de tráfico en imágenes
Autor
Director o Tutor
Año del Documento
2024
Titulación
Grado en Ingeniería Informática de Servicios y Aplicaciones
Résumé
Recientemente, los avances en inteligencia artificial y visión por computador han impulsado el desarrollo de tecnologías innovadoras en varios sectores, entre ellos, la industria
automotriz. 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 seguridad
en 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, específicamente
YOLOv7, para la detección y clasificación de señales de tráfico en imágenes. El desarrollo
del 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 y
fiabilidad de los sistemas autónomos, proponiendo futuras investigaciones para aumentar
la precisión y adaptabilidad del modelo a entornos más complejos, impulsando aún más
la integración de la IA en la industria automotriz.
Materias Unesco
3306 Ingeniería y Tecnología Eléctricas
33 Ciencias Tecnológicas
Palabras Clave
YOLO
ADAS
Deep learning
Señales de tráfico
Departamento
Departamento de Informática
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Grado UVa [28786]
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