Red de aprendizaje profundo para el reconocimiento e identificación de señales de tráfico
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URI: http://hdl.handle.net/10317/11645Share
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Vilar Andreu, MarioDirector/a
Doménech Asensi, Ginés; Zapata Pérez, Juan FranciscoCenter
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversity
Universidad Politécnica de CartagenaDepartment
Electrónica, Tecnología de Computadoras y ProyectosKnowledge Area
ElectrónicaPublication date
2022-06Keywords
Reconocimiento de formasPattern recognition
Sistema experto
Expert systems
Abstract
Los sistemas de detección y reconocimiento de señales de tráfico (TSDR) constituyen una
parte importante en el mantenimiento de viales, así como en el sector de la conducción de
vehículos no tripulados (UVD) y en los sistemas avanzados de asistencia a la conducción
(ADAS). Estos sistemas pueden construirse empleando diferentes técnicas de visión arti ficial, en la actualidad los métodos más populares se basan en el uso de redes neuronales
profundas (DNN). Estas redes han probado ser muy fiables cuando se entrenan utilizando
grandes bases de datos, aunque en función de la tipología de red utilizada puede obtenerse
una amplia variedad de rendimientos.
Frente a las implementaciones habituales de las DNNs basadas en coma flotante ejecután dose sobre potentes computadoras, los diseños basados en hardware especifico resultan en
implementaciones de bajo consumo que además presentan costes competitivos cuando se
fabrican a gran escala. Sin embargo, para obtener implementaciones de ...
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