Implementación de Deep Learning en carreteras para reconocimiento de tráfico : [Recurso Electrónico] / Katherin Daniela Melo Rodríguez.

Por: Melo Rodríguez, Katherin DanielaColaborador(es): [Estupiñan Escalante, Enrique, dir.] | [Sastoque Beltrán, Edisson David, Autor.]Tipo de material: Archivo de ordenadorArchivo de ordenadorEditor: Bogotá (Colombia): Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2020Descripción: 53 p.: gráfTema(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.
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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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