Bibliographic citations
This is an automatically generated citacion. Modify it if you see fit
Sanchez, A., (2022). Análisis de técnicas de deep learning para el reconocimiento de atropellos en videos [Tesis, Universidad Católica San Pablo]. https://hdl.handle.net/20.500.12590/17444
Sanchez, A., Análisis de técnicas de deep learning para el reconocimiento de atropellos en videos [Tesis]. PE: Universidad Católica San Pablo; 2022. https://hdl.handle.net/20.500.12590/17444
@misc{renati/783391,
title = "Análisis de técnicas de deep learning para el reconocimiento de atropellos en videos",
author = "Sanchez Moreno Muñoz, Analuz Kylene",
publisher = "Universidad Católica San Pablo",
year = "2022"
}
Title: Análisis de técnicas de deep learning para el reconocimiento de atropellos en videos
Authors(s): Sanchez Moreno Muñoz, Analuz Kylene
Advisor(s): Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Católica San Pablo
Abstract: 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.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12590/17444
Discipline: Ciencia de la computación
Grade or title grantor: Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación
Grade or title: Ingeniero Informático
Juror: Túpac Valdivia, Yván Jesús; Yari Ramos, Yessenia Deysi
Register date: 16-Feb-2023
This item is licensed under a Creative Commons License