Examinando por Materia "Machine learning"
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- PublicaciónAcceso abiertoProyecto de grado: detección de vehículos empleando visión por computador en el marco del proyecto ComVidas(Universidad de San Buenaventura, 2018) Romero, Cristian Felipe; Viveros Albornoz, Juan Gabriel; Hurtado Banguero, Andrés FelipeIn the last years the progress in research and development on ADAS systems has been noticed, cars factory have chosen develop systems for decrease the rate of car-accidents around the world. as a result of all this research led by differents groups and large-scale projects, we can find safetier and more comfortable cars. However these systems are complexes and they have stages and many other factors to consider, one of these is object recognition. Generally object recognition systems has modern techniques of image processing and artificial intelligence (AI) that allows the system for reacting to the environment e.g (others cars, people, traffic signs). Therefore this techniques have evolved, becoming the system more robust adapting to conditions where the process can be very tough, due to this researcher's of the world have proposed sophisticated techniques for improving the performance of the system. In this thesis, it shows An object recognition system using artificial intelligence with monocular camera, it also shows the most used techniques in this field and the technique used for the authors.
- PublicaciónAcceso abiertoUso de inteligencia artificial para identificar posibles errores en el pintado de piezas(Universidad de San Buenaventura, 2022) Archila Atehortúa, Cristian; Posada Acosta, Simón; Hernández Marulanda, Andrés FelipeLa detección de errores en la pintura de piezas generalmente se hace empleando la visión humana la cual puede generar sesgos que afecten la calidad del producto final que comercializan diferentes tipos de empresa, este documento busca proponer un método de detección utilizando el machine learning y la visión computación por medio del uso de redes neuronales convolucionales para detectar y clasificar estos errores de manera autónoma ayudando a las empresas a aumentar la competitividad y la calidad de sus productos en el mercado reduciendo los tiempos de inspección y el sesgo que se puede generar al realizar el proceso con la visión humana.