Segmentación y reconstrucción de escenas de tráfico mediante deep learning
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http://hdl.handle.net/10045/118058
| Title: | Segmentación y reconstrucción de escenas de tráfico mediante deep learning |
|---|---|
| Authors: | Catalá Martínez, Luis Carlos |
| Research Director: | Cazorla, Miguel | Escalona, Félix |
| Center, Department or Service: | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Keywords: | Deep learning | Segmentación semántica | ROS |
| Knowledge Area: | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Issue Date: | 23-Sep-2021 |
| Date of defense: | 17-Sep-2021 |
| Abstract: | A partir de las imágenes que una cámara colocada en un vehículo proporciona, se pretende realizar una segmentación semántica de dicha imagen. La segmentación nos indicará zonas de la imagen que es calzada, otros vehículos, peatones, etc. Esta información será usada para segmentar una nube de puntos tomada a la vez que las imágenes, con la que se reconstruirá el entorno que recorra el vehículo. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10045/118058 |
| Language: | spa |
| Type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Rights: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
| Appears in Collections: | Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado |
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| File | Description | Size | Format | |
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 Segmentacion_y_reconstruccion_de_escenas_de_traf_Catala_Martinez_Luis_Carlos.pdf | 12,83 MB | Adobe PDF | Open Preview | |
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