Estudio de viabilidad para el control de existencias mediante reconocimiento visual y redes neuronales convolucionales
En el presente estudio se aborda la viabilidad de un sistema de control de existencias para una variedad limitada de frutas en un entorno tridimensional acotado. El sistema se basa en técnicas de aprendizaje profundo mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales para la detección de obj...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2019 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repository: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/88005 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10609/88005 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | detección de objetos recuento de objetos redes neuronales convolucionales aprendizaje automático object detection object counting convolutional neuronal networks machine learning detecció d'objectes recompte d'objectes xarxes neuronals convolucionals aprenentatge automàtic Machine learning -- TFM Aprenentatge automàtic -- TFM Aprendizaje automático -- TFM |
| Summary: | En el presente estudio se aborda la viabilidad de un sistema de control de existencias para una variedad limitada de frutas en un entorno tridimensional acotado. El sistema se basa en técnicas de aprendizaje profundo mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales para la detección de objetos en imágenes. |
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