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Trabajo Fin de Grado

dc.contributor.advisorCaballero Benítez, Fernandoes
dc.creatorGómez Dugo, Josées
dc.date.accessioned2020-03-20T17:59:23Z
dc.date.available2020-03-20T17:59:23Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationGómez Dugo, J. (2019). Detección automática de puntos característicos en el sistema de alcantarillado basado en redes neuronales convolucionales. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/94407
dc.description.abstractDesarrollo de un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales convolucionales (CNNs) para detectar puntos característicos en redes de saneamiento publica. El desarrollo incluye el procesamiento de las bases de datos necesarias, el diseño de las CNNs y el ajuste de los parámetros. Como resultado final se desea obtener un clasificador robusto y con alta precisión que permita su uso sin necesidad de recurrir a imágenes tridimensionales.es
dc.description.abstractDevelopment of an artificial intelligent system based on convolutional neural networks (CNNs) in order to detect key points in the sewer net. The development includes processing data bases, design of CNNs and tuninig the parameters. Is expected as final result a robust and high accuracy classifier, which operates independently from depth images.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent73 p.es
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleDetección automática de puntos característicos en el sistema de alcantarillado basado en redes neuronales convolucionaleses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automáticaes
dc.description.degreeUniversidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías Industrialeses
dc.publication.endPage57es

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