Detección de objetos en ambientes de vehículos autónomos mediante Aprendizaje Profundo
Sin autorización de uso
- Autores:
-
Patiño Pantoja, Michael Javier
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53734
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/53734
- Palabra clave:
- Sistemas de reconocimiento de configuraciones
Vehículos autodirigidos
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Lozano Martínez, Fernando Enrique93c1238a-333a-40b0-b14b-212ed0ba98e3400Patiño Pantoja, Michael Javierf644cc25-bd13-46d1-9584-f818e417b986500Higuera Arias, CarolinaGiraldo Trujillo, Luis Felipe2021-11-03T16:37:46Z2021-11-03T16:37:46Z2021http://hdl.handle.net/1992/5373424741.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Sin autorización de usoEn este proyecto de grado se trata de resolver la detección de objetos en el ámbito de vehículos autónomos, en el cual se investiga el estado del arte en esta tarea y posteriormente se entrena un modelo con el dataset NuImages de NuScenes [1], un dataset con variedad de clases de objetos estáticos como dinámicos como peatón, diferentes tipos de vehículos, conos de tráfico, entre otros; También cuenta con variedad de escenarios como día, noche y lluvia. Este dataset es obtenido de segmentos de video de un set de cámaras instaladas en un vehículo de investigación de sistemas autónomos en la ciudad de Boston, EE. UU. También se presenta análisis de los resultados y muestras del modelo en dicha tarea, logrando un modelo YOLO con mAP de 0.743.In this graduation project, the object detection task in autonomous vehicles' enviroment is tried to solve, in which the state of the art in the field is investigated and subsequently train a model with the NuImages dataset that contains great variety of object classes like traffic cone, different kinds of vehicles, pedestrian, among others; and enviroment conditions, rain, sunlight and night. This dataset is obtained from a set of six cameras' videos of a research autonomous vehicle recorded in Boston, MA, USA. A results analysis and samples from the trained model is presented as well. In this Project a mAP of 0.743 is achieved.Ingeniero ElectrónicoPregrado9 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaDetección de objetos en ambientes de vehículos autónomos mediante Aprendizaje ProfundoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSistemas de reconocimiento de configuracionesVehículos autodirigidosAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Ingeniería201714286PublicationORIGINAL24741.pdfapplication/pdf870584https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2756370a-0c33-47cc-a765-534762a176d9/download966f8822bd9fb2a7ecb4c19b44da8b55MD51TEXT24741.pdf.txt24741.pdf.txtExtracted texttext/plain23757https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3d51d5d3-272f-42db-85a0-ba4dcf3d2245/download7e28818334606be101bf6db1c3d3b3b2MD54THUMBNAIL24741.pdf.jpg24741.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg29984https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/76283326-12c1-43db-ad36-f691e983b80d/downloadb1d5ded1d2096bf6b92683542a65a4fbMD551992/53734oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/537342023-10-10 17:12:56.989https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfrestrictedhttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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