Detección y tracking de objetos mediante la Mask R-CNN
Autores
García Fontán, JavierDirector
Barea Navarro, RafaelFecha de publicación
2019Palabras clave
Sistemas embebidos
Jetson AGX Xavier
Cámara ZED
ROS (Robot Operating System)
Redes neuronales convolucionales
CNN (Convolutional Neural Network)
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Versión
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
Resumen
En este trabajo, se va a realizar la configuración de un sistema embebido, que irá dentro del coche
autónomo del proyecto "Smart Elderly Car: The UAH Intelligent Electric Vehicle" y se encargará del
procesado de imagen. Se dejará configurado en un estado por defecto, pero compatible con los distintos
módulos del proyecto, donde si un integrante del proyecto ha mejorado la red que se encarga del
procesado de imagen, se puede integrar facilmente en el sistema siguiendo el manual de usuario que se
describe más adelante. In this work, the configuration of an embedded system is going to be carried out, which will go inside
the autonomous car of the "Smart Elderly Car: The UAH Intelligent Electric Vehicle" proyect and will
be in charge of the image processing. Will be left configured in a default state, but compatible with
the different modules of the project, where if a member of the project has improved the network that
is responsible for image processing, can be easily integrated into the system following the user manual
described below.
Ficheros en el ítem
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TFG_Garcia_Fontan_2019.pdf | 5.625Mb |
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