Modelo de detección y análisis de señales de tránsito y deterioro de la superficie vial en carreteras 4G y 5G haciendo uso de redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales (CNN) han revolucionado el procesamiento de imágenes y la visión por computadora gracias a su capacidad para detectar patrones y características en grandes volúmenes de datos, aplicándose en campos como la conducción autónoma, la vigilancia y el diagnóstico médic...

Full description

Autores:
Vargas Cely, Luis Eduardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/94098
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/94098
Palabra clave:
Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje de máquina
Visión artificial
Base de datos
Convolutional Neural Networks
Machine Learning
Computer vision
Datasets
Rights
License
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description Las redes neuronales convolucionales (CNN) han revolucionado el procesamiento de imágenes y la visión por computadora gracias a su capacidad para detectar patrones y características en grandes volúmenes de datos, aplicándose en campos como la conducción autónoma, la vigilancia y el diagnóstico médico. Este proyecto, desarrollado en colaboración con Inversiones Gutiérrez García, busca diseñar una solución tecnológica para concesionarios de vías 4G y 5G en Colombia, mejorando la gestión y el monitoreo del estado de las carreteras mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Utilizando redes neuronales, específicamente Yolo NAS, se aborda la creación de bases de datos, el etiquetado y el entrenamiento enfocado en señales de tránsito y deterioro vial.
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Utilizando redes neuronales, específicamente Yolo NAS, se aborda la creación de bases de datos, el etiquetado y el entrenamiento enfocado en señales de tránsito y deterioro vial.Convolutional Neural Networks (CNNs) have revolutionized image processing and computer vision due to their ability to detect patterns and features in large volumes of data, being applied in fields such as autonomous driving, surveillance, and medical diagnosis. This project, developed in collaboration with Inversiones Gutiérrez García, aims to design a technological solution for 4G and 5G highway concessionaires in Colombia, improving the management and monitoring of road conditions through advanced artificial intelligence techniques. Using neural networks, specifically Yolo NAS, it addresses the creation of databases, labeling, and training focused on traffic signals and road deterioration.Inversiones Gutiérrez GarcíapdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasRedes neuronales convolucionalesAprendizaje de máquinaVisión artificialBase de datosConvolutional Neural NetworksMachine LearningComputer visionDatasetsModelo de detección y análisis de señales de tránsito y deterioro de la superficie vial en carreteras 4G y 5G haciendo uso de redes neuronales convolucionalesModel for detection and analysis of traffic signals and road surface deterioration on 4G and 5G highways using convolutional neural networksbachelorThesisPasantíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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