Identificación de zona conducible de carretera mediante visión y Deep Learning
Director
Ocaña Miguel, ManuelDate
2022Keywords
Aprendizaje profundo
Aprendizaje multitarea
Detección de objetos con tráfico
Segmentación del área de conducción
Detección de carril
Deep Learning
Multitask learning
Traffic object detection
Drivable area segmentation
Lane detection
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
En este trabajo se plantea detectar las líneas de carretera y zonas conducibles de los carriles por los que
circula un vehículo. Para ello se utilizará la librería YOLOP, un modelo de Deep Learning, o aprendizaje
profundo, disponible en GitHub.
Durante la realización de este trabajo de fin de grado, se irá probando el funcionamiento del modelo
en local, se creará un nuevo Dataset basado en imágenes del simulador CARLA para poder realizar un
entrenamiento del modelo y por último se creará finalmente una interfaz web para poner a disposición
de cualquier usuario el probar el modelo. This paper aims to detect the different drivable lines and areas of the road where vehicle is moving. For
this purpose, YOLOP library will be used, a model of Deep Learning, available on GitHub.
Along with this Degree’s Final Thesis, the model is going to be tested locally, a new Dataset based
on images of the CARLA simulator will be created to be able to carry out a training of the model and
finally a Web interface will be created to make it available to any user for testing purposes.
Files in this item
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TFG_Moncada_Gavilanes_2022.pdf | 27.56Mb |
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