dc.contributor.advisor |
Monserrat Aranda, Carlos
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es_ES |
dc.contributor.author |
Mazcuñán Herreros, Álvaro
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es_ES |
dc.date.accessioned |
2022-09-05T10:40:02Z |
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dc.date.available |
2022-09-05T10:40:02Z |
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dc.date.created |
2022-07-13 |
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dc.date.issued |
2022-09-05 |
es_ES |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10251/185204 |
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dc.description.abstract |
[ES] Los túneles de lavado son estructuras mecánicas orientadas a la limpieza de vehículos. La presencia de determinados elementos como antenas, bolas de remolque u objetos enganchados en la baca de los coches pueden poner en riesgo tanto la integridad del vehículo como la de la instalación de lavado en sí. En el presente trabajo se propone el desarrollo de un sistema de Visión Artificial basado en Deep Learning. En él, se crearán Redes Neuronales Convolucionales que permitan la detección de estos elementos en el instante previo al lavado. Además, el sistema será capaz de explicar qué elementos de la imagen son los que le han permitido determinar si el vehículo puede o no hacer uso del mencionado servicio. |
es_ES |
dc.description.abstract |
[EN] Car wash tunnels are mechanical structures designed to clean vehicles. The presence of certain elements such as antennas, tow balls or objects hooked on the roof rack of the cars can put at risk both the integrity of the vehicle and the car wash installation itself. This work proposes the development of an Artificial Vision system based on Deep Learning. In it, Convolutional Neural Networks will be created to allow the detection of these elements in the instant prior to the car wash. In addition, the system will be able to explain which elements of the image are those that have allowed it to determine whether or not the vehicle can make use of this service. |
es_ES |
dc.description.abstract |
[CA] Els túnels de rentada són estructures mecàniques orientades a la neteja de vehicles.
La presència de determinats elements com antenes, boles de remolc u objectes enganxats en la baca dels cotxes poden posar en risc tant la integritat del vehicle com la de la
instal·lació de rentada en si. En el present treball es proposa el desenvolupament d’un
sistema de Visió Artificial basat en Deep Learning. En ell, es crearan Xarxes Neuronals
Convolucionals que permeten la detecció d’aquests elements en l’instant previ a la rentada. A més, el sistema serà capaç d’explicar quins elements de la imatge són els que li han
permés determinar si el vehicle pot o no fer ús de l’esmentat servei. |
es_ES |
dc.format.extent |
69 |
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 |
Aprendizaje Automático |
es_ES |
dc.subject |
Aprendizaje Profundo |
es_ES |
dc.subject |
Red Neuronal Convolucional |
es_ES |
dc.subject |
Inteligencia Artificial |
es_ES |
dc.subject |
Computer Vision |
es_ES |
dc.subject |
Machine Learning |
es_ES |
dc.subject |
Deep Learning |
es_ES |
dc.subject |
Convolutional Neural Network |
es_ES |
dc.subject |
Artificial Intelligence |
es_ES |
dc.subject.classification |
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS |
es_ES |
dc.subject.other |
Grado en Ciencia de Datos-Grau en Ciència de Dades |
es_ES |
dc.title |
Aplicación de Deep Learning a la protección de vehículos y máquinas en túneles de lavado |
es_ES |
dc.title.alternative |
Application of Deep Learning to the protection of vehicles and machines in car washes. |
es_ES |
dc.title.alternative |
Aplicació de Deep Learning a la protecció de vehicles i màquines en túnels de rentada |
es_ES |
dc.type |
Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado |
es_ES |
dc.rights.accessRights |
Cerrado |
es_ES |
dc.contributor.affiliation |
Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació |
es_ES |
dc.contributor.affiliation |
Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica |
es_ES |
dc.description.bibliographicCitation |
Mazcuñán Herreros, Á. (2022). Aplicación de Deep Learning a la protección de vehículos y máquinas en túneles de lavado. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/185204 |
es_ES |
dc.description.accrualMethod |
TFGM |
es_ES |
dc.relation.pasarela |
TFGM\149297 |
es_ES |