Browsing by Author "Álvarez San Martín, José"

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    Aplicación de técnicas de aprendizaje profunda a la localización y seguimiento de objetos flotantes empleando drones con cámara
    (Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2023-04-30) Álvarez San Martín, José; González Prieto, José Antonio (advisor); Valles Cancela, José Ignacio (advisor)
    Este TFG surge de la necesidad por parte de las marinas, tanto civiles como militares, de disponer de medios prácticos y asequibles que les permitan alcanzar un mayor espectro de visión y comprensión de su entorno marino. Para afrontar esta situación, este trabajo busca desarrollar un modelo de aprendizaje automático que sea integrable a una plataforma aérea de pequeño porte; el fin será, desde una perspectiva aérea, localizar, identificar, y realizar seguimiento de los distintos objetos que se encuentren flotando en la mar. Para la creación de este modelo se aplican técnicas de aprendizaje profundo, trabajando con el algoritmo YOLO, y se le entrena sobre bases de datos creadas para focalizar al sistema en el entorno marítimo, haciendo especial énfasis en su ámbito militar. Así mismo, se realizan actualizaciones de estas bases de datos, según se observan carencias en el modelo, y se reentrena para integrar las nuevas aportaciones. Este sistema será exportado a una plataforma portátil que pueda acoplarse a un dron de pequeño tamaño, que se concluye como la plataforma que mejor cumple con los requerimientos circunstanciales. Una vez desarrollado el modelo, se analizan los resultados de su aplicación y se plantean futuras mejoras y líneas de actuación.
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    Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo a la localización y seguimiento de objetos flotantes empleando drones con cámara
    (Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar, 2023-04-30) Álvarez San Martín, José; González Prieto, José Antonio (advisor); Valles Cancela, José Ignacio (advisor)
    Este TFG surge de la necesidad por parte de las marinas, tanto civiles como militares, de disponer de medios prácticos y asequibles que les permitan alcanzar un mayor espectro de visión y comprensión de su entorno marino. Para afrontar esta situación, este trabajo busca desarrollar un modelo de aprendizaje automático que sea integrable a una plataforma aérea de pequeño porte; el fin será, desde una perspectiva aérea, localizar, identificar, y realizar seguimiento de los distintos objetos que se encuentren flotando en la mar. Para la creación de este modelo se aplican técnicas de aprendizaje profundo, trabajando con el algoritmo YOLO, y se le entrena sobre bases de datos creadas para focalizar al sistema en el entorno marítimo, haciendo especial énfasis en su ámbito militar. Así mismo, se realizan actualizaciones de estas bases de datos, según se observan carencias en el modelo, y se reentrena para integrar las nuevas aportaciones. Este sistema será exportado a una plataforma portátil que pueda acoplarse a un dron de pequeño tamaño, que se concluye como la plataforma que mejor cumple con los requerimientos circunstanciales. Una vez desarrollado el modelo, se analizan los resultados de su aplicación y se plantean futuras mejoras y líneas de actuación.