González Díaz, RocíoPerera Lago, JavierCandil Salas, Adrián2024-09-302024-09-302024-06Candil Salas, A. (2024). Detección Visual de Anomalías para Robots Móviles.https://hdl.handle.net/11441/163075En este trabajo se realiza un estudio sobre una arquitectura diseñada para el reconocimiento de anomalías mediante inteligencia artificial en las imágenes que toman las cámaras de robots móviles presentada en el artículo An Outlier Exposure Approach to Improve Visual Anomaly Detection Performance for Mobile Robots. Este proyecto presenta el desarrollo del estudio de esta arquitectura introduciendo previamente los conceptos necesarios para su entendimiento. He realizado el diseño y la implementación de varias de las arquitecturas propuestas, realizando modificaciones a estas y probando su rendimiento. El código se encuentra en el siguiente GitHub.This work presents a study on an architecture designed for anomaly detection using artificial intelligence in images captured by mobile robot cameras, as presented in the article An Outlier Exposure Approach to Improve Visual Anomaly Detection Performance for Mobile Robots [1]. This project involves the development of the study of this architecture, introducing the necessary concepts for its understanding. I have designed and implemented several of the proposed architectures, making modifications to them and testing their performance. The code can be found at the following GitHub.application/pdf47 p.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess