Desarrollo de un sistema de visión artificial para detectar automóviles estacionados en lugares no permitidos

Abstract:

El presente proyecto se enmarca en uno de los enfoques de la Inteligencia Artificial. El denominado “sistemas que piensan como humanos”. En este sentido, se trata de automatizar acciones que son vinculadas con los procesos del pensamiento humano,“actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje, entre otras”[1]. De forma particular se refiere a la integración de las técnicas de clasificación: redes neuronales artificiales, en inglés Artificial Neural Networks (ANNs) y máquinas de soporte vectorial, en inglés Support Vector Machines (SVMs). Estas técnicas de clasificación y detección serán, en tiempo real, aplicadas en la detección de autos estacionados en lugares no permitidos. Las ANNs son modelos computacionales que agrupan varias neuronas artificiales, cada neurona artificial pretende simular el comportamiento de los axones observados en las neuronas de cerebros biológicos [2]. El SVM es un clasificador de clases, su objetivo es buscar un hiperplano que separe las muestras de cada clase con la máxima distancia posible entre ellas [3]. Para desarrollar el proyecto es necesario recordar que no existe una metodología específica en lo que respecta al aprendizaje de máquina. Sin embargo, se han determinado fases o etapas de entrenamiento y validación [4]. Con el entrenamiento tanto la ANN como el SVM reconocen patrones con el propósito de generar un resultado esperado; con la validación se comprueba que las salidas esperadas son correctas. Se debe considerar que la clasificación deberá ser similar a la concebida por un ser racional [5].

Año de publicación:

2018

Keywords:

Fuente:

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