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http://hdl.handle.net/10609/110246
Título : | Reconocimiento de señales de tráfico |
Autoría: | González Hidalgo, Antonio |
Director: | Ventura, Carles |
Tutor: | Burguera, Antoni |
Resumen : | Este TFM presenta un sistema capaz de detectar y clasificar señales de tráfico a partir de imágenes estáticas. El sistema propuesto se basa en dos redes neuronales: una de detección de señales y otra de clasificación. En una primera parte, el trabajo se centra en encontrar los parámetros que ofrecen una mejor precisión para cada una de las CNN. Seguidamente se realiza una serie de ejemplos para comprobar el correcto funcionamiento de las CNN. Se analiza por separado cada CNN y finalmente, se implementa un ejemplo del funcionamiento global del sistema. |
Palabras clave : | señales de tráfico Keras redes neuronales aprendizaje profundo detección de señales |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | jun-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 | |
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agonzalezhidalgoTFM0619memoria.pdf | Memoria del TFM | 17,53 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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