Implementación de Deep Learning en carreteras para reconocimiento de tráfico : [Recurso Electrónico] / Katherin Daniela Melo Rodríguez.
Por: Melo Rodríguez, Katherin Daniela
Colaborador(es): Estupiñan Escalante, Enrique [director.] | Sastoque Beltrán, Edisson David [Autor.]Tipo de material: 
Archivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2020Descripción: 53 paginas. gráficosTema(s): CARRETERAS VIALES | REDES NEURONALES | APRENDIZAJE PROFUNDO | TRANSITO | TESIS DE GRADOClasificación CDD: 625.7 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Electrónico ) Resumen: El objetivo principal de este traajo de investigación es especificar y diseñar un programa que permita extraer características propias de los actores viales en las carreteras relacionadas con la identificación inequívoca de vehículos, rutas, tipos de conducción, peatones, motocicletas y entregarlas para que se pueda reconocer y clasificarlos actores y sus conductas.
| Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Info Vol | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems |
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TRABAJOS DE GRADO
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Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general | Digital | 625.7 M528i (Navegar estantería) | Ej.1 | 1 | Disponible | D001661 |
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Tesis (Ingeniero Electrónico )
El objetivo principal de este traajo de investigación es especificar y diseñar un programa que permita extraer características propias de los actores viales en las carreteras relacionadas con la identificación inequívoca de vehículos, rutas, tipos de conducción, peatones, motocicletas y entregarlas para que se pueda reconocer y clasificarlos actores y sus conductas.
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