Identificación Semántica de objetos en entornos interiores para Robots Móviles
"Este proyecto estará basado en las áreas de sistemas digitales y automatización y control, teniendo en cuenta que se trata del desarrollo de un algoritmo de procesamiento y clasificación de imágenes el cual se implementará sobre la plataforma robótica móvil Kobuki turtlebot2, permitiendo que,...
- Autores:
-
Carvajal Correa, Daniel
Gómez Aguirre, Juan José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad del Quindío
- Repositorio:
- Repositorio Universidad del Quindío
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bdigital.uniquindio.edu.co:001/6716
- Acceso en línea:
- https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6716
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- Palabra clave:
- ROS
SURF
BOVW
SVM
Python
Visión por computadora
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- Derechos Reservados Universidad del Quindío
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ROS SURF BOVW SVM Python |
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ROS SURF BOVW SVM Python Visión por computadora |
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"Este proyecto estará basado en las áreas de sistemas digitales y automatización y control, teniendo en cuenta que se trata del desarrollo de un algoritmo de procesamiento y clasificación de imágenes el cual se implementará sobre la plataforma robótica móvil Kobuki turtlebot2, permitiendo que, mientras realiza su proceso de navegación pueda identificar objetos de manera semántica. El desarrollo de este algoritmo será un punto de partida para próximos proyectos de investigación donde demás colaboradores e investigadores pueden apoyarse para lograr objetivos más complejos." |
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Bibliografía 53PregradoIngeniero Electrónico57 páginasapplication/pdfspaUniversidad del QuindíoFacultad de IngenieríaArmenia Quindio ColombiaIngeniería - Ingeniería ElectrónicaDerechos Reservados Universidad del Quindíohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Identificación Semántica de objetos en entornos interiores para Robots MóvilesTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceROSSURFBOVWSVMPythonVisión por computadoraAl-asadi, T. A., & Obaid, A. J. (2016). Object detection and recognition by using enhanced Speeded Up Robust Feature. International Journal of Computer Science and Network Security, 16(4), 66–71. https://www.researchgate.net/publication/319533085Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., & Van Gool, L. (2008). Speeded-Up Robust Features (SURF). Computer Vision and Image Understanding, 110(3), 346–359. https://doi.org/10.1016/j.cviu.2007.09.014Bisong, E. (2019). Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. In Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4470-8Contreras, L., Rodríguez, L., & Vega, A. (2010). Revista Tecnura. Tecnura, 14(27), 30–40. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6696 cv_bridge - ROS Wiki. (2010). http://wiki.ros.org. http://wiki.ros.org/cv_bridgeFarooq, J. (2016). 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