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http://cidesi.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1024/428| Implementación de un contador inteligente con módulo computacional neuronal MOVIDIUS | |
| Fausto Alonso Angeles Bautista | |
| Leonardo Barriga Rodríguez | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| "Ya en las últimas décadas, términos como inteligencia artificial, aprendizaje profundo, redes neuronales han tomado relevancia en el campo de la ingeniería e incluso en campo externos de la ingeniería, como en las producciones cinematográficas donde estos términos son llevados a niveles que la ingeniería aspira. Observar como por medio de cámaras seguridad en calles, centros comerciales y demás establecimientos, localizan a una persona en concreto. Si bien esto parece irreal, actualmente existen campos de la inteligencia artificial que estudian la capacidad de analizar y comprender imágenes e identificar si la imagen es una persona, algún vehículo o animal; e incluso poder identificar el sexo de la persona, así como si es un infante, el tipo de vehículo. Estos análisis son posibles implementando programas y modelos de Aprendizaje Profundo, son una mejora de redes neuronales haciendo uso de grandes cantidades de datos, Big Data. Este proceso de inferencia consume una gran cantidad de recursos del equipo, y fue hasta 2016 donde una compañía de California, con el nombre de MovidiusTM, saca al mercado el primer módulo de aceleración de Deep Learning. Así bien, el proyecto hace uso de este tipo de módulos en la detección de personas o vehículos para comprobar el rendimiento e iniciar nuevos proyectos, enfocados en visión." | |
| 2019-10 | |
| Trabajo terminal, especialidad | |
| Español | |
| MX | |
| Público en general | |
| TECNOLOGÍA DE LA AUTOMATIZACIÓN | |
| Aparece en las colecciones: | Desarrollo de sistemas de control, visión y algorítmos |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| ETM-FAAB-2019.pdf | 8.52 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |