Trabajo Fin de Grado
Procesamiento de imágenes con técnicas de aprendizaje profundo para la detección de hojas en plantas
Autor/es | Garrucho Fernández, Fernando |
Director | Martín Clemente, Rubén |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Fecha de publicación | 2022 |
Fecha de depósito | 2023-01-13 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación |
Resumen | La inteligencia Artificial y más concretamente el Deep Learning o aprendizaje profundo está siendo de gran
relevancia hoy en día ya que se implementa en dispositivos que todos usamos diariamente. En este trabajo se
conocerá ... La inteligencia Artificial y más concretamente el Deep Learning o aprendizaje profundo está siendo de gran relevancia hoy en día ya que se implementa en dispositivos que todos usamos diariamente. En este trabajo se conocerá un poco acerca de esta tecnología, viendo su historia, entendiendo sus elementos más básicos, adentrándose en su estructura y diseñando una red neuronal completa, en este caso se diseñará una red neuronal convolucional en Python para clasificación de imágenes más concretamente imágenes de plantas que se clasificarán por su número de hojas y se propondrán varias técnicas de preprocesado de imagen para mejorar el rendimiento de la red. Por último, se compararán los resultados con otro algoritmo que nada tiene que ver con inteligencia artificial y que también sirve para reconocimiento de imágenes. Este estudio no tiene un fin comercial, sino familiarizarse con esta herramienta tan potente que es el Deep learning, aprender sobre el tratamiento de las imágenes y conocer técnicas para mejorar el aprendizaje de estas redes. Artificial intelligence and more specifically Deep Learning is being of great relevance nowadays as it is implemented in devices that we all use daily. In this work we will learn a little about this technology, seeing ... Artificial intelligence and more specifically Deep Learning is being of great relevance nowadays as it is implemented in devices that we all use daily. In this work we will learn a little about this technology, seeing its history, understanding its most basic elements, getting into its structure, and designing a complete neural network, in this case we will design a convolutional neural network in Python for image classification, more specifically images of plants that will be classified by their number of leaves and we will propose several image preprocessing techniques to improve the performance of the network. Finally, the results will be compared with another algorithm that has nothing to do with artificial intelligence and is also used for image recognition. This study does not have a commercial purpose, but rather to become familiar with this powerful tool that is Deep learning, to learn about image processing and to learn techniques to improve learning of this networks. |
Cita | Garrucho Fernández, F. (2022). Procesamiento de imágenes con técnicas de aprendizaje profundo para la detección de hojas en plantas. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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TFG4290_Garrucho Fernandez.pdf | 3.225Mb | [PDF] | Ver/ | |