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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
dc.contributor | Luis Alberto Morales Hernández | es_ES |
dc.contributor | Irving Armando Cruz Albarrán | es_ES |
dc.contributor | Sebastián Salazar Colores | es_ES |
dc.contributor | Saúl Tovar Arriaga | es_ES |
dc.contributor | Andras Takacs | es_ES |
dc.creator | Juan Ignacio Ortega Gómez | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-07-02T19:46:43Z | |
dc.date.available | 2024-07-02T19:46:43Z | |
dc.date.issued | 2024-04-01 | |
dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10909 | |
dc.description | En la actualidad han surgido sistemas de manejo autónomo con la promesa de prevenir accidentes viales, la creación de estos sistemas al más alto nivel implica el desarrollo de una serie de funciones. La primera función es la percepción ambiental, encargada de percibir los alrededores del vehículo mediante la detección y clasificación de cada objeto de interés en una escena urbana. Con el objetivo de generar esta primera función, se desarrolla una metodología para generar un software de percepción ambiental; junto con un despliegue de componentes necesarios para su construcción, de tal forma que funja como base para posteriores trabajos dentro del área del manejo autónomo. El método propuesto consiste en los siguientes pasos: selección de componentes base, generación de base de datos en base a KITTI Benchmark Suite, desarrollo del modelo para la percepción, desarrollo del sistema de percepción ambiental y montaje del sistema de percepción ambiental. Como resultados de este proyecto se generan innovaciones en tres áreas: Primero, durante la creación de la base de datos especializada, desarrollada con manipulaciones matemáticas, que presenta métricas de Puntaje- F1: 95.77%, Precisión-promedio: 92.54%, Exactitud: 97.53%, Precisión: 94.34%, y Sensitividad: 97.25%. Segundo, durante la implementación del sistema de percepción ambiental, con métricas de Exactitud: 97.18%, Media-de-precisión-promedio: 97.03%, Media-de-intersección-sobre-unión: 89.00% para la clasificación, Media-de-precisión-promedio: 85.11% y Media-de-intersección-sobreunión: 70.51% para la detección. Tercero, durante la propuesta del desarrollo del sistema de percepción ambiental, donde se obtuvieron métricas de segmentación del camino superiores al de trabajos previos y similares para la detección de vehículos, pero considerando la rotación de los autos, innovando en ese aspecto. En este trabajo, se llena un vacío en el estado-del-arte sobre métodos descriptivos que faciliten la producción de un sistema de percepción ambiental y se mejora la capacidad de producción de análisis y entrega de resultados por segundo. | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.format.extent | 1 recurso en línea (56 páginas) | es_ES |
dc.format.medium | computadora | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad Autónoma de Querétaro | es_ES |
dc.relation.requires | Si | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | Segmentación | es_ES |
dc.subject | Detección | es_ES |
dc.subject | Vehículo | es_ES |
dc.subject | Autónomo | es_ES |
dc.subject | Percepción | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
dc.title | Propuesta metodológica para el desarrollo de la etapa de percepción ambiental en un vehículo autónomo | es_ES |
dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
dc.creator.tid | CVU | es_ES |
dc.contributor.tid | CVU | es_ES |
dc.creator.identificador | 1144283 | es_ES |
dc.contributor.identificador | 105604 | es_ES |
dc.contributor.role | Director | es_ES |
dc.contributor.role | Secretario | es_ES |
dc.contributor.role | Vocal | es_ES |
dc.contributor.role | Suplente | es_ES |
dc.contributor.role | Suplente | es_ES |
dc.degree.name | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
dc.degree.level | Maestría | es_ES |
dc.format.support | recurso en línea | es_ES |
dc.matricula.creator | 309236 | es_ES |
dc.folio | IGMAC-309236 | es_ES |