Supqua: aplicación móvil para interpretar datos de las señales del SITP zonal para la población en condición de discapacidad visual usando machine learning

En este proyecto de grado se desarrolló y publicó una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android que implementa funcionalidades de Machine Learning y datos abiertos para consultar la información de las rutas en los paraderos zonales del Sistema Integrado de Transporte Urbano...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/24820
Palabra clave:
TensorFlow
Datos abiertos
Aprendizaje de máquina
Discapacidad visual
Movilidad Bogotá
Reconocimiento caracteres ópticos
Ingeniería Telemática - Tesis y Disertaciones Académicas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Servicios de información para ciegos - Bogotá (Colombia)
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description En este proyecto de grado se desarrolló y publicó una aplicación para dispositivos móviles con sistema operativo Android que implementa funcionalidades de Machine Learning y datos abiertos para consultar la información de las rutas en los paraderos zonales del Sistema Integrado de Transporte Urbano de la ciudad de Bogotá (SITP) sin requerir conexión a Internet y diseñada para las personas en condición de discapacidad (PcD) visual parcial o completa. Se usó la técnica de Transfer learning para obtener un modelo de detección de objetos en Tensor Flow usando fotografı́as e imágenes generadas por computadora para identificar las señales, y para el reconocimiento de caracteres ópticos del código alfanumérico único del paradero se uso Tesseract OCR, código que se consulta en la información extraı́da de los datos abiertos de Bogotá y almacenada de forma local en el dispositivo y cuyo resultado es compartido en la interfaz con soporte para la retroalimentación audible al usuario.
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Se usó la técnica de Transfer learning para obtener un modelo de detección de objetos en Tensor Flow usando fotografı́as e imágenes generadas por computadora para identificar las señales, y para el reconocimiento de caracteres ópticos del código alfanumérico único del paradero se uso Tesseract OCR, código que se consulta en la información extraı́da de los datos abiertos de Bogotá y almacenada de forma local en el dispositivo y cuyo resultado es compartido en la interfaz con soporte para la retroalimentación audible al usuario.In this project, was develop and published a mobile application for Android devices that uses deep learning and open data features to consult the routes of the urban transport system in Bogota (SITP) on the bus stops to work offline and designed for the people in with visual disability total or partial. Was used transfer learning as a technique for getting a model able to detect objects on Tensorflow using photographs and computer-generated images, to identify the signals and for the optical character recognition of unique alphanumeric code was used Tesseract. code that is consulted in the extracted information related from the Bogota open data and available in the local storage on the device and their result is shared using the user interface with support for feedback audible to the user.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2TensorFlowDatos abiertosAprendizaje de máquinaDiscapacidad visualMovilidad BogotáReconocimiento caracteres ópticosIngeniería Telemática - Tesis y Disertaciones AcadémicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Servicios de información para ciegos - Bogotá (Colombia)Ciegos - Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)Tensor FlowOpen dataMachine LearningVisual impairmentBogota MobilityOptical recognition charactersSupqua: aplicación móvil para interpretar datos de las señales del SITP zonal para la población en condición de discapacidad visual usando machine learningSupqua: mobile application to interpret SITP signals data for the visual impaired population using machine learningMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILVelosaSanabriaAndersonFabian2020.pdf.jpgVelosaSanabriaAndersonFabian2020.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6755http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/24820/7/VelosaSanabriaAndersonFabian2020.pdf.jpg48fa827d8a0ad25acdf28cf995059cd5MD57open accessLicencia y autorización de los autores para publicar.pdf.pdf.jpgLicencia y autorización de los autores para publicar.pdf.pdf.jpgIM 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