Aplicación de técnicas de aprendizaje profunda a la localización y seguimiento de objetos flotantes empleando cámaras de video portátiles
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Date
2023-04-30
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Publisher
Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
Abstract
Encuadrado dentro de la Inteligencia Artificial, y particularmente en la rama de Machine Learning,
este TFG pretende la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para resolver problemas
relacionados con la captura de videos en entornos marítimos. Su objetivo es aplicar estas técnicas a la
detección y seguimiento de embarcaciones, empleando dispositivos de grabación portátiles. Para ello se
analizan los modelos de trabajo de Machine Learning, centrándose en el de visión por computador.
Concretamente, se ahonda en una de las posibles soluciones que se pueden emplear para este tipo
de tareas, las redes neuronales artificiales (ANN). Dentro de este campo, se seleccionan las denominadas
redes neuronales convolucionales (CNN), desarrolladas especialmente como sistemas de extracción de
características en sistemas de datos estructurados, como imágenes o videos.
Por ello, el presente TFG busca el desarrollo de la solución completa. Es decir, parte de la creación
de un dataset propio, formatea los datos de entrada, ejecuta los entrenamientos de un modelo, y tras ello,
hace la validación de los resultados, buscando optimizar el mismo.
Finalmente, se justifica la elección del algoritmo YOLO como la mejor opción para acometer este
trabajo, por su capacidad de obtener soluciones de reducido tamaño, que además operan a gran
velocidad, sin tener que renunciar a un alto nivel de precisión en los resultados.