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Title: Desarrollo de un análisis comparativo de desempeño computacional entre Nvidia Jetson Nano y el Raspberry Pi CM4, en el contexto de clasificación de frutas mediante algoritmos basados en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
Other Titles: Development of a comparative performance analysis between the Nvidia Jetson Nano and Raspberry Pi CM4 in the context of fruit classification using Support Vector Machine (SVM) and Convolutional Neural Network (CNN) algorithms
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
Issue Date: 15-Nov-2024
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: Este proyecto presenta un análisis comparativo computacional de dos Single Board Computers (SBCs), el Nvidia Jetson Nano y el Raspberry Pi CM4, en el contexto de clasificación de frutas mediante algoritmos basados en SVM y CNN. Dada la creciente demanda de sistemas de clasificación en el sector agroindustrial, se implementaron estos algoritmos de aprendizaje automático para evaluar las capacidades de cada dispositivo en la clasificación de imágenes, específicamente de naranjas, plátanos y manzanas, en términos de velocidad de procesamiento y capacidad computacional medida en FLOPs. Los resultados indican que el Nvidia Jetson Nano logra un mayor rendimiento utilizando el algoritmo basado en CNN, con tiempos de procesamiento más rápidos y mayores FLOPs. Por otro lado, el Raspberry Pi CM4 muestra un mejor desempeño con el algoritmo basado en SVM, especialmente en tareas con menor carga computacional, lo que le permite manejar escenarios con un alto volumen de imágenes clasificadas por hora.

This project presents a computational comparative analysis of two Single Board Computers (SBCs), the Nvidia Jetson Nano and the Raspberry Pi CM4, in the context of fruit classification using algorithms based on SVM and CNN. Given the growing demand for classification systems in the agro-industrial sector, these machine learning algorithms were implemented to evaluate the capabilities of each device in image classification, specifically for oranges, bananas, and apples, in terms of processing speed and computational capacity measured in FLOPs. The results indicate that the Nvidia Jetson Nano achieves higher performance using the CNN-based algorithm, with faster processing times and greater FLOPs. On the other hand, the Raspberry Pi CM4 performs better with the SVM-based algorithm, especially in tasks with lower computational load, allowing it to manage scenarios with high volumes of images classified per hour.
Discipline: Ingeniería Mecatrónica
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero Mecatrónico
Juror: Klusmann Vieira, Hermann Mirko; Gonzales Lecaros, Sergio Nicolas
Register date: 17-Dec-2024



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