Desarrollo de un sistema para la interpretación y predicción de la situación del tráfico mediante Deep Learning
La comprensión semántica de una escena es un aspecto clave en múltiples aplicaciones de inteligencia artificial, tanto para los Sistemas Inteligentes de Transporte como para los robots. En este Trabajo Fin de Máster se diseña, desarrolla y evalúa un sistema que, basado en la segmentación semántica d...
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2018 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositório: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/33822 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10017/33822 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | CNN (Convolutional Neural Network) Deep Learning Comprensión semántica de escenas Estimación de velocidad Sistemas Inteligentes de Transporte Telecomunicaciones Telecommunication |
| Resumo: | La comprensión semántica de una escena es un aspecto clave en múltiples aplicaciones de inteligencia artificial, tanto para los Sistemas Inteligentes de Transporte como para los robots. En este Trabajo Fin de Máster se diseña, desarrolla y evalúa un sistema que, basado en la segmentación semántica de imágenes, obtenida mediante una red neuronal convolucional, permite realizar las distintas tareas que abarca la comprensión de una escena: clasificación, detección de objetos y la propia segmentación semántica, de una manera sencilla y eficiente. Además, proponemos una solución enfocada a vehículos inteligentes, que permite, utilizando la segmentación semántica, estimar la velocidad a la que debe circular el vehículo. Para ello, hemos construido una nueva base de datos en la que poder evaluar este nuevo problema. Los resultados confirman que es posible y beneficioso confiar en la segmentación semántica para llevar a cabo las distintas tareas. |
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