Segmentación y reconstrucción de escenas de tráfico mediante deep learning
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10045/118058
| Título: | Segmentación y reconstrucción de escenas de tráfico mediante deep learning |
|---|---|
| Autor/es: | Catalá Martínez, Luis Carlos |
| Director de la investigación: | Cazorla, Miguel | Escalona, Félix |
| Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Palabras clave: | Deep learning | Segmentación semántica | ROS |
| Área/s de conocimiento: | Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Fecha de publicación: | 23-sep-2021 |
| Fecha de lectura: | 17-sep-2021 |
| Resumen: | 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 |
| Idioma: | spa |
| Tipo: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Derechos: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
| Aparece en las colecciones: | Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado |
Archivos en este ítem:
| Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
 Segmentacion_y_reconstruccion_de_escenas_de_traf_Catala_Martinez_Luis_Carlos.pdf | 12,83 MB | Adobe PDF | Abrir Vista previa | |
Ver citas en Google Académico
Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.