Aplicación de aprendizaje profundo en la identificación de obstáculos en el trayecto de vehículos (2018)
En el presente documento se expone el proceso de desarrollo de un algoritmo del campo de inteligencia artificial de redes neuronales en donde se hace aplicación del deep learning para el reconocimiento de posibles obstáculos en una imagen en un trayecto controlado como objetivo principal.Como primer medida para el reconocimiento de obstáculos, se desarrollan una serie de detectores basados en redes neuronales convolucionales, específicamente el detector basado en R-CNN en el entorno de MATLAB, desarrollando y documentando dos pruebas de detector por cada obstáculos propuestos (Personas, árboles y carros), así finalmente según estos resultados proponer un detector final con las 3 categorías integradas. Finalmente para la generación de la trayectoria en las imágenes propuestas de un trayecto controlado en las instalaciones de la Universidad Militar Nueva Granada, se aplica un algoritmo genético qué posee como restricción los obstáculos detectados para la generación de la mencionada trayectoria. Durante el desarrollo del trabajo según los resultados obtenidos, se hará una breve descripción de los mismos, que así permitan realizar conclusiones en base a ellos.