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Tratamiento de imágenes para la detección de objetos y personas con inteligencia artificial en el laboratorio de fabricación digital


Marín Balseca, Adrián Alberto

Tarazona Anteliz, Julián Orlando
Herrera Cáceres, Matias

Trabajo de grado - Pregrado


2024

Universidad Francisco de Paula Santander

San José de Cúcuta

IABuscar en Repositorio UFPS
CNNBuscar en Repositorio UFPS
DeteccionBuscar en Repositorio UFPS
TratamientoBuscar en Repositorio UFPS
ImagenesBuscar en Repositorio UFPS

La detección de objetos y personas en imágenes es una tarea fundamental en el campo de la visión por computadora, y ha sido objeto de intenso estudio en los últimos años. Con la inteligencia artificial, esta tarea se ha vuelto aún más sofisticada y eficiente, gracias al desarrollo de algoritmos y modelos de aprendizaje profundo capaces de analizar y procesar grandes cantidades de datos, incluyendo imágenes. En el contexto de la detección de objetos y personas en imágenes, la inteligencia artificial ha dado lugar a una nueva disciplina conocida como "tratamiento de imágenes". Este proceso implica la aplicación de algoritmos y modelos de aprendizaje profundo a imágenes digitales para identificar, clasificar y rastrear objetos y personas. El tratamiento de imágenes para la detección de objetos y personas con inteligencia artificial es una técnica cada vez más relevante en diversas aplicaciones, como la seguridad, la vigilancia, el comercio electrónico, la automatización de fábricas, la conducción autónoma, y muchas otras. En el ámbito de la seguridad y la vigilancia, el tratamiento de imágenes con inteligencia artificial permite la detección de personas sospechosas, la identificación de objetos peligrosos, y el seguimiento de movimientos anómalos en áreas de alto riesgo. Según un estudio del IEEE, la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo en el tratamiento de imágenes ha aumentado la precisión y la velocidad en la detección de objetos y personas, lo que ha mejorado la eficiencia y la eficacia en la vigilancia y la seguridad [1]. En el comercio electrónico, esta técnica facilita la búsqueda y el reconocimiento de productos, mejorando la experiencia del usuario y aumentando la eficiencia de los procesos de venta y compra. Según un estudio del IEEE, el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) en el tratamiento de imágenes a 11 mejorado la precisión y la velocidad en la detección y clasificación de productos en el comercio electrónico.

https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9428

https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=61163

  • AFE. Ingeniería Electrónica [145]

Descripción: Proyecto de Pregrado
Título: TG1160985pdf.pdf
Tamaño: 4.859Mb

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