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dc.contributor.advisor | Montalva Subirats, José Miguel | es_ES |
dc.contributor.author | Vázquez Salvador, Eduardo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-04-08T17:32:19Z | |
dc.date.available | 2020-04-08T17:32:19Z | |
dc.date.created | 2018-09-24 | |
dc.date.issued | 2020-04-08 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/140536 | |
dc.description.abstract | [ES] El proyecto presentado en este documento desarrolla cuatro tipos diferentes de métodos de detección de objetos. Es parte de un proyecto más grande actualmente en desarrollo en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la DTU para desarrollar una conciencia de situación autónoma en buques marítimos. Un detector de objetos localiza y clasifica objetos en imágenes digitales. Los cuatro detectores de objetos se implementan a través de varios pasos: primero, son entrenados; luego, se aplican a una serie de conjuntos de datos de imágenes. Las prestaciones de detección de los métodos implementados se evalúan y comparan entre sí a través de los resultados obtenidos a partir de la aplicación de los detectores a los conjuntos de imágenes mencionados anteriormente. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] The project presented in this paper develops four different types of object detection methods. It is part of a larger project currently under development at the DTU Department of Electrical Engineering for developing autonomous situation awareness at maritime vessels. An object detector localizes and classifies objects on digital images. The four object detectors are implemented through various steps: first, they are trained; then, they are applied to a series of image datasets. Detection performances of the methods implemented are evaluated and compared to one another through results obtained from the application of the detectors to the aforementioned image sets. | es_ES |
dc.language | Inglés | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Análisis de imagen | es_ES |
dc.subject | Visión por computador | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Red neuronal | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje supervisado | es_ES |
dc.subject | Image analysis | es_ES |
dc.subject | Computer vision | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Neural network | es_ES |
dc.subject | Supervised learning | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERIA DE LA CONSTRUCCION | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Ingeniería Industrial-Màster Universitari en Enginyeria Industrial | es_ES |
dc.title | Análisis de Imagen usando Métodos de Machine Learning para Visualización Electrónica a bordo de Barcos | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil - Departament d'Enginyeria de la Construcció i de Projectes d'Enginyeria Civil | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Vázquez Salvador, E. (2018). Análisis de Imagen usando Métodos de Machine Learning para Visualización Electrónica a bordo de Barcos. http://hdl.handle.net/10251/140536 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\97100 | es_ES |