Trabajo Fin de Grado
Clasificador de señales de tráfico basado en redes neuronales convolucionales para robots móviles
Autor/es | Moscosio Navarro, Eduardo Miguel |
Director | Gutiérrez Reina, Daniel |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica |
Fecha de publicación | 2020 |
Fecha de depósito | 2021-03-05 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica |
Resumen | En la actualidad, se experimenta un auge tecnológico en el ámbito de la robótica. Dicho avance se debe en parte
al desarrollo de técnicas de reconocimiento de patrones, memoria, etc., para elaborar lo que se conoce ... En la actualidad, se experimenta un auge tecnológico en el ámbito de la robótica. Dicho avance se debe en parte al desarrollo de técnicas de reconocimiento de patrones, memoria, etc., para elaborar lo que se conoce como redes neuronales. Hay muchísimos tipos de redes neuronales, por lo que se decidió resolver un problema actual para mejorar la experiencia de conducción de vehículos. El proyecto trata de un sistema que implique redes neuronales convolucionales aplicadas a la detección de señales de tráfico. De esta manera, a lo largo del trabajo se estudiará en primer lugar una visión general de algunas de las redes neuronales más usadas, para centrarse a continuación en cada una de las fases de desarrollo de toda la red, empezando por la arquitectura de dichas redes, pasando por el proceso de entrenamiento, y terminando con el proceso de test. Today, there is a technological boom in the field of robotics. This progress is due in part to the development of pattern recognition techniques, memory, etc., to produce what are known as neural networks. There are many ... Today, there is a technological boom in the field of robotics. This progress is due in part to the development of pattern recognition techniques, memory, etc., to produce what are known as neural networks. There are many types of neural networks, so it was decided to solve a current problem to improve the driving experience. The project deals with a system involving convolutional neural networks applied to the detection of traffic signs. In this way, throughout the work, a general vision of some of the most used neural networks will be studied first, to then focus on each of the development phases of the whole network, starting with the architecture of these networks, going through the training process, and ending with the test process. |
Cita | Moscosio Navarro, E.M. (2020). Clasificador de señales de tráfico basado en redes neuronales convolucionales para robots móviles. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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