Reconocimiento de señales de tráfico
Este TFM presenta un sistema capaz de detectar y clasificar señales de tráfico a partir de imágenes estáticas. El sistema propuesto se basa en dos redes neuronales: una de detección de señales y otra de clasificación. En una primera parte, el trabajo se centra en encontrar los parámetros que ofrecen...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/110246 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10609/110246 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | señales de tráfico Keras redes neuronales aprendizaje profundo detección de señales deep learning neural networks traffic signs signal detection xarxes neuronals aprenentatge profund senyals de trànsit detecció de senyals Artificial intelligence -- TFM Intel·ligència artificial -- TFM Inteligencia artificial -- TFM |
| Sumario: | Este TFM presenta un sistema capaz de detectar y clasificar señales de tráfico a partir de imágenes estáticas. El sistema propuesto se basa en dos redes neuronales: una de detección de señales y otra de clasificación. En una primera parte, el trabajo se centra en encontrar los parámetros que ofrecen una mejor precisión para cada una de las CNN. Seguidamente se realiza una serie de ejemplos para comprobar el correcto funcionamiento de las CNN. Se analiza por separado cada CNN y finalmente, se implementa un ejemplo del funcionamiento global del sistema. |
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