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Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Sanchez Moreno Muñoz, Analuz Kylene
2023-02-16T16:18:45Z
2023-02-16T16:18:45Z
2022
1076320
https://hdl.handle.net/20.500.12590/17444
Uno de los factores más importantes de muerte son los accidentes automovilísticos, un caso particular son los atropellos donde los vehículos colisionan con los peatones, evento que ocurre en unos instantes y en varios casos los vehículos se dan a la fuga dejando heridos a los peatones, una alerta automática de dichos eventos ayudaría a disminuir el factor de muerte de los atropellados. En ese sentido la presente investigación propone usar los videos registrados por las cámaras de vigilancia para realizar el reconocimiento de atropellos mediante el uso de técnicas de Deep Learning analizando las diferentes arquitecturas y propuestas para determinar la técnica mas adecuada para el reconocimiento automático de atropellos. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Católica San Pablo (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Universidad Católica San Pablo (es_PE)
Repositorio Institucional - UCSP (es_PE)
Reconocimiento de videos (es_PE)
Deep Learning (es_PE)
Redes Convolucionales (es_PE)
Análisis de técnicas de deep learning para el reconocimiento de atropellos en videos (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación (es_PE)
Ciencia de la computación (es_PE)
Título Profesional (es_PE)
Ingeniero Informático (es_PE)
PE (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 (es_PE)
Escuela Profesional de Ciencia de la Computación (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
30677357
https://orcid.org/0000-0001-6379-8695 (es_PE)
42497473
611016 (es_PE)
Túpac Valdivia, Yván Jesús (es_PE)
Yari Ramos, Yessenia Deysi (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_PE)



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