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dc.contributor.advisor | Andreu García, Gabriela | es_ES |
dc.contributor.advisor | Martínez Peiró, Joaquín | es_ES |
dc.contributor.author | Ballester Villalba, Javier | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-10-30T07:31:25Z | |
dc.date.available | 2023-10-30T07:31:25Z | |
dc.date.created | 2023-09-26 | es_ES |
dc.date.issued | 2023-10-30 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/198972 | |
dc.description.abstract | [ES] En el contexto de la industria pesquera, se presenta un método de clasificación y segmentación automática de especies marinas en la lonja de Burriana. Utilizando redes convolucionales y transformers pre-entrenados, este método optimiza el proceso de clasificación y segmentación de las especies capturadas, mejorando la eficiencia y precisión en la gestión de los recursos pesqueros. Este avance tecnológico permite una mayor objetividad y rapidez en el proceso, reduciendo la dependencia de la segmentación manual y brindando una solución más eficiente para la clasificación de pescados en la lonja. El objetivo mas ambiciosos que subyace y del que forma parte estos resultados es la digitalización del proceso de comercialización en lonjas. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] In the context of the fishing industry, a method for the automatic classification and segmentation of marine species in the Burriana fish market is presented. Using convolutional networks and pre-trained transformers, this method optimises the process of classification and segmentation of the species caught, improving efficiency and precision in the management of fishery resources. This technological advance allows for greater objectivity and speed in the process, reducing dependence on manual segmentation and providing a more efficient solution for the classification of fish at the fish market. The most ambitious objective underlying and forming part of these results is the digitisation of the marketing process in fish markets. | en_EN |
dc.format.extent | 103 | 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 | Digitalización de la industria pesquera | es_ES |
dc.subject | Clasificación | es_ES |
dc.subject | Segmentación | es_ES |
dc.subject | Redes convolucionales | es_ES |
dc.subject | Transformers | es_ES |
dc.subject | Deep Learning | es_ES |
dc.subject | Visión por Computador | es_ES |
dc.subject | Digitisation of the fishing industry | en_EN |
dc.subject | Classification | en_EN |
dc.subject | Segmentation | en_EN |
dc.subject | Convolutional networks | en_EN |
dc.subject | Computer Vision | en_EN |
dc.subject.classification | ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Automática e Informática Industrial-Màster Universitari en Automàtica i Informàtica Industrial | es_ES |
dc.title | Automatic classification and segmentation of marine species in fish markets based on convolutional networks and transformers. | es_ES |
dc.title.alternative | Automatic classification and segmentation of marine species in fish markets based on convolutional networks and transformers. | es_ES |
dc.title.alternative | Classificació i segmentació automàtica d'espècies marines en llotja basat en xarxes convolucionals i transformers. | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Cerrado | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Ballester Villalba, J. (2023). Automatic classification and segmentation of marine species in fish markets based on convolutional networks and transformers. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/198972 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\159076 | es_ES |