Diseño de un sistema de reconocimiento automático de vehículos mediante el uso de redes neuronales profundas (DNN)

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.