Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition

Estem vivint en una època on la tecnología avança molt ràpidament i està totalment integrada al nostre dia a dia. El motiu d'aquest treball és fusionar les prestacions i l'abast que ofereixen els dispositius mòbils amb el món de la intel·ligència artificial, en concret l'aprenentatge...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Bros Maimó, Maricel
Formato: tesis de maestría
Fecha de publicación:2019
País:España
Recursos:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Repositorio:O2, repositorio institucional de la UOC
OAI Identifier:oai:openaccess.uoc.edu:10609/88185
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/10609/88185
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:reconeixement de monedes
aprenentatge profund
Android
TensorFlow
reconocimiento de monedas
aprendizaje profundo
coin recognition
deep learning
Mobile apps -- TFM
Aplicacions mòbils -- TFM
Aplicaciones móviles -- TFM
id ES_66bd22bdf5a5cb3fefb4d1c1066db5da
oai_identifier_str oai:openaccess.uoc.edu:10609/88185
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
title Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
spellingShingle Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
Bros Maimó, Maricel
reconeixement de monedes
aprenentatge profund
Android
TensorFlow
reconocimiento de monedas
aprendizaje profundo
Android
TensorFlow
coin recognition
deep learning
Android
TensorFlow
Mobile apps -- TFM
Aplicacions mòbils -- TFM
Aplicaciones móviles -- TFM
title_short Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
title_full Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
title_fullStr Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
title_full_unstemmed Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
title_sort Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognition
dc.creator.none.fl_str_mv Bros Maimó, Maricel
author Bros Maimó, Maricel
author_facet Bros Maimó, Maricel
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Clarisó, Robert
Almirall López, Jordi
Ceballos Villach, Jordi
dc.subject.none.fl_str_mv reconeixement de monedes
aprenentatge profund
Android
TensorFlow
reconocimiento de monedas
aprendizaje profundo
Android
TensorFlow
coin recognition
deep learning
Android
TensorFlow
Mobile apps -- TFM
Aplicacions mòbils -- TFM
Aplicaciones móviles -- TFM
topic reconeixement de monedes
aprenentatge profund
Android
TensorFlow
reconocimiento de monedas
aprendizaje profundo
Android
TensorFlow
coin recognition
deep learning
Android
TensorFlow
Mobile apps -- TFM
Aplicacions mòbils -- TFM
Aplicaciones móviles -- TFM
description Estem vivint en una època on la tecnología avança molt ràpidament i està totalment integrada al nostre dia a dia. El motiu d'aquest treball és fusionar les prestacions i l'abast que ofereixen els dispositius mòbils amb el món de la intel·ligència artificial, en concret l'aprenentatge profund, per a posar-ho a disposició dels usuaris. D'aquí neix cRoin, una aplicació de detecció de monedes desenvolupada per a Android on tota la part deep learning s'ha realitzat amb TensorFlow. cRoin és una aplicació que identifica monedes d'euro, guardar-ne el reconeixement realitzat (amb la localització, data, captura de la identificació, ...) com també saber-ne el valor en altres divises o bé realitzar-ne càlculs. La metodologia per a desenvolupar aquest projecte ha estat desenvolupament en cascada. On s'ha passat per diverses fases: planificació, viabilitat, anàlisi inicial, disseny centrat en l'usuari, anàlisi del sistema, anàlisi tècnic, disseny de l'arquitectura, implementació i testeig. En el disseny centrat en l'usuari s'ha definit a quin tipus d'usuari va dirigida ja que part del repte era situar cRoin en el mercat, i d'aquesta manera s'ha generat el disseny com també les funcionalitats finals. El software desenvolupat és una aplicació mòbil Android Studio amb el SDK Android i NDK Android per a incorporar-hi el model creat per a la part d'identificació. S'ha fet ús d'APIs externes (currency converter, Google Maps, Firebase ) o llibreries (Espresso, TensorBoard). Juntament amb els coneixements adquirits durant el màster i la realització d'aquest treball s'ha obtingut una aplicació funcional que compleix la majoria dels objectius del projecte.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2019
2019
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10609/88185
url http://hdl.handle.net/10609/88185
dc.language.none.fl_str_mv Catalán
language_invalid_str_mv Catalán
dc.rights.none.fl_str_mv CC BY-NC
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv CC BY-NC
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/octet-stream
application/octet-stream
video/mp4
application/pdf
application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
publisher.none.fl_str_mv Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:O2, repositorio institucional de la UOC
instname:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
instname_str Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
reponame_str O2, repositorio institucional de la UOC
collection O2, repositorio institucional de la UOC
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869409839299428352
spelling Desenvolupament d'una aplicació Android: cRoin - coin recognitionBros Maimó, Maricelreconeixement de monedesaprenentatge profundAndroidTensorFlowreconocimiento de monedasaprendizaje profundoAndroidTensorFlowcoin recognitiondeep learningAndroidTensorFlowMobile apps -- TFMAplicacions mòbils -- TFMAplicaciones móviles -- TFMEstem vivint en una època on la tecnología avança molt ràpidament i està totalment integrada al nostre dia a dia. El motiu d'aquest treball és fusionar les prestacions i l'abast que ofereixen els dispositius mòbils amb el món de la intel·ligència artificial, en concret l'aprenentatge profund, per a posar-ho a disposició dels usuaris. D'aquí neix cRoin, una aplicació de detecció de monedes desenvolupada per a Android on tota la part deep learning s'ha realitzat amb TensorFlow. cRoin és una aplicació que identifica monedes d'euro, guardar-ne el reconeixement realitzat (amb la localització, data, captura de la identificació, ...) com també saber-ne el valor en altres divises o bé realitzar-ne càlculs. La metodologia per a desenvolupar aquest projecte ha estat desenvolupament en cascada. On s'ha passat per diverses fases: planificació, viabilitat, anàlisi inicial, disseny centrat en l'usuari, anàlisi del sistema, anàlisi tècnic, disseny de l'arquitectura, implementació i testeig. En el disseny centrat en l'usuari s'ha definit a quin tipus d'usuari va dirigida ja que part del repte era situar cRoin en el mercat, i d'aquesta manera s'ha generat el disseny com també les funcionalitats finals. El software desenvolupat és una aplicació mòbil Android Studio amb el SDK Android i NDK Android per a incorporar-hi el model creat per a la part d'identificació. S'ha fet ús d'APIs externes (currency converter, Google Maps, Firebase ) o llibreries (Espresso, TensorBoard). Juntament amb els coneixements adquirits durant el màster i la realització d'aquest treball s'ha obtingut una aplicació funcional que compleix la majoria dels objectius del projecte.Estamos viviendo en una época donde la tecnología avanza muy rápidamente y está totalmente integrada a nuestro día a día. El motivo de este trabajo es fusionar las prestaciones y el alcance que ofrecen los dispositivos móviles con el mundo de la inteligencia artificial, en concreto el aprendizaje profundo, para ponerlo a disposición de los usuarios. De aquí nace cRoin, una aplicación de detección de monedas desarrollada para Android donde toda la parte deep learning se ha realizado con TensorFlow. cRoin es una aplicación que identifica monedas de euro, guardar el reconocimiento realizado (con la localización, fecha, captura de la identificación, ...) como también saber el valor en otras divisas o bien realizar cálculos. La metodología para desarrollar este proyecto ha estado desarrollo en cascada. Donde se ha pasado por varias fases: planificación, viabilidad, análisis inicial, diseño centrado en el usuario, análisis del sistema, análisis técnico, diseño de la arquitectura, implementación y testeo. En el diseño centrado en el usuario se ha definido a qué tipo de usuario va dirigida puesto que parte del reto era situar cRoin en el mercado, y de este modo se ha generado el diseño como también las funcionalidades finales. El software desarrollado es una aplicación móvil Android Studio con el SDK Android y NDK Android para incorporar el modelo creado para la parte de identificación. Se ha hecho uso de APIs externas (currency converter, Google Maps, Firebase ) o librerías (Espresso, TensorBoard). Junto con los conocimientos adquiridos durante el máster y la realización de este trabajo se ha obtenido una aplicación funcional que cumple la mayoría de los objetivos del proyecto.We live in a time where technology has been moving very rapidly and has been fully integrated into our daily lives. The reason to do this work is to merge the benefits and scope that mobile devices offer with the world of artificial intelligence, in particular deep learning, as well as to make it available to users. Hence, cRoin, is an application of currency detection developed for Android in which the whole part of deep learning has been done with TensorFlow. cRoin identifies euro coins, save the completed recognition (with the location, date, capture of the identification, ...) as well as knows the value in other currencies or perform calculations. The methology to develop this project has been cascading development. It has been through several phases: planning, viability, initial analysis, user-centered design, system analysis, technical analysis, architecture design, implementation and testing. In the user-centered design, it has been defined which type of user is targeted as part of the challenge to position the market. The final features have been generated according to these requirements. The developed software is an Android Studio mobile application with Android SDK and Android NDK to incorporate the created model for the identification part. External APIs (currency converter, Google Maps, Firebase) or libraries (Espresso, TensorBoard) have been used. Along with the knowledge adquired during the master's degree and the realitzation of this work, a functional application that has been achieved. Most of the objectives of the project has been obtained.Universitat Oberta de Catalunya (UOC)Clarisó, RobertAlmirall López, JordiCeballos Villach, Jordi201920192019info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/octet-streamapplication/octet-streamvideo/mp4application/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10609/88185reponame:O2, repositorio institucional de la UOCinstname:Universitat Oberta de Catalunya (UOC)CatalánCC BY-NChttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:openaccess.uoc.edu:10609/881852026-05-28T12:42:01Z
score 15.300724