Creación de una plataforma para la aplicación de sistemas de visión artificial a la localización y seguimiento de objetos en el agua

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Date
2024-04-30
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Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
Abstract
Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se enfoca en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) al campo de la visión estereoscópica, que implica la captura sincronizada de vídeos con múltiples cámaras. El objetivo del desarrollo es usar técnicas que permitan resolver las tareas de detección, clasificación y seguimiento de objetos en vídeos (tracking), estimando sus posiciones en 3 dimensiones (3D) a partir de la información de las cámaras. Para resolver las tareas de localización y seguimiento de objetos, se emplea el algoritmo YOLO8, conocido por su eficiencia en este tipo de tareas en tiempo real. Debido a este algoritmo, las redes neuronales convolucionales (CNN) son fundamentales en este trabajo. Por otra parte, se requiere la calibración y sincronización de los dispositivos de grabación para lograr la estimación precisa de las coordenadas 3D de los objetos detectados. Este TFG busca desarrollar una solución completa que abarque desde la detección, clasificación y seguimiento hasta la estimación de su posición 3D para medir distancias entre ellos. Esto implica la creación de un dataset, entrenamiento de modelos (YOLO8 para detección, clasificación, tracking y una red neuronal directa para generar un mapa entre las coordenadas de los objetos detectados en las imágenes y sus posiciones reales en 3D), y una validación exhaustiva de los resultados obtenidos.
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