Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/9136
Title: Diseño de un sistema de reconocimiento automático de vehículos mediante el uso de redes neuronales profundas (DNN)
metadata.dc.contributor.advisor: García Santos, Vladimir Israel
Authors: Pineda Pasquel, Cynthia Pamela
Keywords: DISEÑO DE UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO DE VEHÍCULOS;REDES NEURONALES PROFUNDAS DNN
Issue Date: 9-May-2019
metadata.dc.date.created: 2019
Abstract: El presente trabajo es un estudio sobre detección de objetos con el diseño de un sistema de reconocimiento automático de vehículos mediante el uso del aprendizaje profundo para facilitar el desarrollo de una aplicación de seguridad vehicular. El sistema propuesto en este trabajo se basa en un detector de objetos desarrollado con técnicas de aprendizaje supervisado y planteado con redes neuronales artificiales convolucionales. Haciendo uso de la plataforma Caffe y sus librerías, así como también de librerías en Opencv y scripts desarrollados en Python. En este trabajo se estudian también algoritmos para el reconocimiento automático de objetos, necesarios para comprender su proceso y su amplia gama de implementación en distintas aplicaciones. Este documento demuestra el estudio realizado para diseñar una arquitectura de red y seleccionar los conjuntos de datos destinados tanto para la fase de entrenamiento como de validación, además presenta la correcta preparación de los scripts para el entrenamiento de la red.
Description: Diseñar un sistema de reconocimiento automático de vehículos mediante el uso de redes neuronales profundas (DNN) a partir de una secuencia de imágenes para aplicaciones de seguridad vehicular.
URI: http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/9136
metadata.dc.coverage: Imbabura. Ecuador
metadata.dc.identifier.mfn: 0000028055
metadata.dc.contributor.deparment: Ingeniería en Electrónica y Redes de Comunicación
Appears in Collections:Ing. en Electrónica y Redes de Comunicación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
04 RED 220 TRABAJO DE GRADO.pdfTesis2,63 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
IMAGEN.jpgImagen167,08 kBJPEGThumbnail
View/Open


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons