Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/88005
Título : Estudio de viabilidad para el control de existencias mediante reconocimiento visual y redes neuronales convolucionales
Autoría: Arencibia Guerra, Antonio
Director: Casas-Roma, Jordi  
Tutor: Hernández-González, Jerónimo  
Resumen : En el presente estudio se aborda la viabilidad de un sistema de control de existencias para una variedad limitada de frutas en un entorno tridimensional acotado. El sistema se basa en técnicas de aprendizaje profundo mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales para la detección de objetos en imágenes.
Palabras clave : detección de objetos
recuento de objetos
redes neuronales convolucionales
aprendizaje automático
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : ene-2019
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
aarencTFM0119memoria.pdfMemoria del TFM2,81 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir