http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10592
Tipo de material: | bachelorThesis |
Título : | Prototipo De Sistema Embebido Para La Detección De Personas En Tiempo Real Para El Control De Espacios Mediante Técnicas De Aprendizaje Profundo |
Autor : | Picón Lescano, Germán Darío |
Director de Tesis : | Benítez, Diego, dir. |
Descriptores : | Redes neuronales (Computadores) - Tesis y disertaciones académicas |
Fecha de publicación : | 2021 |
Editorial : | Quito |
Citación : | Tesis (Ingeniero Electrónico) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Politécnico ; Quito, Ecuador, 2021 |
Páginas : | 31 h. |
Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
Resumen : | Este Proyecto se centra en el desarrollo de un detector de personas, con las siguientes características, que funcione en tiempo real, sea de bajo costo y pueda ser de software abierto. El detector se realizará con el entrenamiento de una red neuronal convolucional conocida como Tiny-YOLO y se lo implementará a un sistema embebido conformado por una Raspberry PI 3, un acelerador de Intel y un circuito de control formado por un relé, un transistor y los GPIO del Raspberry... |
Descripción : | This Project focuses on the development of a people detector, with the following characteristics, that works in real time, is low cost and can be open software. The detector will execute with the training of a convolutional neural network known as Tiny-YOLO and it will be implemented in an embedded system made up of a Raspberry PI 3, an Intel accelerator and a control circuit made up of a relay, a transistor and the GPIOs. of the Raspberry... |
URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10592 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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