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dc.contributor.advisor | Cebrián Ferriols, Antonio José | es_ES |
dc.contributor.advisor | Vivó Hernando, Roberto Agustín | es_ES |
dc.contributor.advisor | Sena Pardo, Christian | es_ES |
dc.contributor.author | Giménez Campos, Javier | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-10-11T13:49:02Z | |
dc.date.available | 2021-10-11T13:49:02Z | |
dc.date.created | 2021-09-24 | es_ES |
dc.date.issued | 2021-10-11 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/174441 | |
dc.description.abstract | [ES] Para la realización del trabajo se recurrirá a la programación, mediante el lenguaje de programación Python, del uso de una GPU donde se realizará la identificación de un objeto, por ejemplo, en este caso se realizará la identificación de señales de tráfico y matrícula de vehículo. Para ello se utilizarán datasets de imágenes de referencia programadas a través de algoritmos de Deep Learning haciendo uso de redes neuronales. El proyecto reportará conclusiones de las realizaciones prácticas realizadas y comparadas con el uso de GPU, donde se podrá observar tanto la aplicación y uso de esta tecnología como las ventajas de la misma. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] To carry out the work, programming will be used, using the Python programming language, of the use of a GPU where the identification of an object will be carried out, for example, in this case the identification of traffic signs and vehicle registration will be carried out. For this, datasets of reference images programmed through Deep Learning algorithms using neural networks will be used. The project will report conclusions of the practical realizations carried out and compared with the use of GPU, where it will be possible to observe both the application and use of this technology and its advantages. | en_EN |
dc.format.extent | 209 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Visión artificial | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
dc.subject | Deep learning | es_ES |
dc.subject | GPU | es_ES |
dc.subject | Artificial vision | en_EN |
dc.subject | Artificial intelligence | en_EN |
dc.subject | Neural networks | en_EN |
dc.subject.classification | TECNOLOGIA ELECTRONICA | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Ingeniería de los Sistemas Electrónicos-Màster Universitari en Enginyeria de Sistemes Electrònics | es_ES |
dc.title | APLICACIONES DE GPUs EN VISIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE FORMAS | 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 Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Giménez Campos, J. (2021). APLICACIONES DE GPUs EN VISIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE FORMAS. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174441 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\142405 | es_ES |