Algoritmo para la detección de vehículos y peatones combinando CNN´s y técnicas de búsqueda.

Gerardo Treviño Valdés

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Jesús Carlos Pedraza Ortega	es_ES
dc.creator	Gerardo Treviño Valdés	es_ES
dc.date	2022-09-12
dc.date.accessioned	2022-06-08T15:05:09Z
dc.date.available	2022-06-08T15:05:09Z
dc.date.issued	2022-09-12
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3685
dc.description	El reconocimiento de objetos es una de las tareas básicas de la visión por ordenador. Es el proceso de localizar o identificar objetos en imágenes o vídeo. Los métodos de reconocimiento de objetos suelen utilizar características extraídas y algoritmos de aprendizaje para identificar instancias de objetos o imágenes que pertenecen a la clase de objeto. El objetivo del reconocimiento de objetos es identificar un objeto en una clase o categoría determinada, mientras que el objetivo de la detección de objetos es encontrar el objeto de interés en imágenes o vídeos. En esta tesis se estudia la combinación de dos técnicas de inteligencia artificial para la detección de objetos en imágenes de carretera: las redes neuronales convolucionales y los algoritmos de búsqueda. Se pretende mejorar la identificación en el algoritmo neuronal implementando un algoritmo meta heurístico y de esta manera crear un algoritmo híbrido de estas técnicas. El análisis de las redes neuronales convolucionales y los diferentes algoritmos metaheurísticos es un paso importante para determinar como podría combinarse estos dos métodos. El ajuste de los parámetros e hiperparámetros de una red neuronal juega un papel muy importante en la evaluación de la misma. A través de las pruebas realizadas se determina que al emplear los algoritmos metaheurísticos para un ajuste fino de los parámetros en la red neuronal YOLOv3 podremos obtener una mejoría en la detección de vehículos, este algoritmo mejora esta detección en diversas clases y en la precisión media global.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.relation.requires	No	es_ES
dc.rights	En Embargo	es_ES
dc.subject	CNN	es_ES
dc.subject	Metaheuristicos	es_ES
dc.subject	Detección	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Algoritmo para la detección de vehículos y peatones combinando CNN´s y técnicas de búsqueda.	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	TEVG961105HCLRLR04	es_ES
dc.contributor.identificador	PEOJ691222HSPDRS07	es_ES
dc.contributor.role	Director	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