Detección y clasificación de señales de tráfico basado en Deep Learning
Authors
Morales Calvo, Juan JoséDirector
Hernández Parra, NoeliaDate
2022Keywords
Redes neuronales convolucionales
Python
PyTorch
Modelos con pesos pre-entrenados
Convolutional neural networks
Dataset
Pre-trained models
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El desarrollo del trabajo constará en la explicación y comprensión de las diferentes partes que forman
un sistema autónomo, basado en Deep Learning, capaz de detectar diferentes tipos de señales de
tráfico para su correcto cumplimiento en la vía pública.
Se llevará a cabo un estudio teórico general de la redes neuronales convolucionales y del software
utilizado para su implementación. Se explicarán las diferentes partes del programa, implementado
en el lenguaje Python, entrando en detalle de cada una de sus funciones y resultados que puedan
producir.
Finalmente se realizará un estudio de los parámetros más importantes del programa con el objetivo
de buscar los mejores resultados durante el entrenamiento de la red. The development of the work will consist of the explanation and understanding of the different parts
that make up an autonomous system, based on Deep Learning, capable of detecting different types
of traffic signals for their correct compliance on public roads.
A general theoretical study of convolutional neural networks and the software used for their
implementation will be carried out. The different parts of the program, implemented in the Python
language, will be explained, going into detail about each of its functions and the results they can
produce.
Finally, a study of the most important parameters of the program was carried out in order to
find the best results during network training.
Files in this item
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TFG_Morales_Calvo_2022.pdf | 2.272Mb |
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