Aplicación móvil para el reconocimiento automático de setas
Este proyecto intenta integrar la tecnología en el ámbito micológico mediante el reconocimiento automático de distintas especies de setas, diferenciando entre comestibles y tóxicas. Gracias a la creciente disponibilidad de grandes volúmenes de imágenes, es posible realizar un estudio y desarrollo de...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2021 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad de Jaén (UJA) |
| Repository: | CREA. Colección de recursos educativos abiertos |
| OAI Identifier: | oai:crea.ujaen.es:10953.1/18729 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/10953.1/18729 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | 1203.04 Inteligencia artificial 3304.17 Sistemas en tiempo real 3304.99 Otras (especificar) Inteligencia artificial Sistemas en tiempo real Reconocimiento de imágenes Artificial intelligence Real-time systems Image recognition |
| Summary: | Este proyecto intenta integrar la tecnología en el ámbito micológico mediante el reconocimiento automático de distintas especies de setas, diferenciando entre comestibles y tóxicas. Gracias a la creciente disponibilidad de grandes volúmenes de imágenes, es posible realizar un estudio y desarrollo de técnicas basadas en aprendizaje supervisado para la extracción de características de cada una de las especies. Para conseguir esto, se han usado técnicas avanzadas de Deep Learning, más concretamente redes neuronales convolucionales, que permiten reconocer patrones dentro de una imagen y poder extraer sus características más relevantes. Para facilitar el uso de esta red neuronal se desarrollará una aplicación móvil en la cuál se integrará la red entrenada, sirviendo de ayuda al usuario para la catalogación de setas. |
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