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Análisis de tráfico basado en vídeo con técnicas de inteligencia artificial y redes convolucionales
dc.contributor.author | Gálvez Villaescusa, Jorge | |
dc.date.accessioned | 2019-12-11T18:57:00Z | |
dc.date.available | 2019-12-11T18:57:00Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description.abstract | El objetivo principal del proyecto es permitir al alumno familiarizarse con las técnicas del ámbito de la inteligencia artificial que permite realizar análisis de flujos de video. En concreto, estas técnicas se aplicarán al análisis de tráfico. En los últimos años las Redes Neuronales han experimentado un gran auge en su popularidad. Esto es debido principalmente a su buen comportamiento en tareas complejas así cómo a la mejora de los algoritmos de entrenamiento de dichas redes. Gracias a la aceptación del que gozan entre la comunidad de Software Libre, existen herramientas gratuitas disponibles en el mercado que permiten entrenar estas redes con muy poco esfuerzo. Lo que este proyecto plantea es que el alumno se introduzca en este mundo a la vez que aplica las técnicas más populares (y de conocida eficacia) en un problema de gran calado social: el tráfico. La detección de coches y sus métricas derivadas (posición, velocidad, e incluso predicción de colisiones) puede aportar un gran valor a las sociedades actuales, reduciendo la mortalidad de las carreteras y facilitando transportes más eficientes. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.title.alternative | Video-based traffic analysis with Artificial Intelligence and Convolutional Networks | es_ES |
dc.title | Análisis de tráfico basado en vídeo con técnicas de inteligencia artificial y redes convolucionales | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.subject.other | Ingeniería Telemática | es_ES |
dc.contributor.advisor | García Sánchez, Antonio Javier | |
dc.contributor.advisor | Martínez Sandoval, Rubén | |
dc.subject | Inteligancia artificial | es_ES |
dc.subject | Artificial intelligence | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10317/8108 | |
dc.description.centro | Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación | es_ES |
dc.contributor.department | Tecnologías de la Información y las Comunicaciones | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.description.university | Universidad Politécnica de Cartagena | es_ES |
dc.subject.unesco | 1203.04 Inteligencia Artificial | es_ES |
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