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Autor(es):	Bosco, Gabriel Ignacio Broqua, Fernando Luis D’Amico, Rodrigo Javier García, Guillermo Hernán Lancha, Luis Damián Lorenz Vieta, Germán
Título:	Estudio sobre el entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de ubicaciones libres y ocupadas
Descriptores y temas:	SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA SOPORTE LOGICO DISEÑO DE SISTEMAS METODOS DE SIMULACION
Editor:	Universidad Nacional de La Matanza
Referencia sugerida:	Bosco, G. I., Broqua, F. L., D’Amico, R. J., García, H. G., Lancha, L. D. y Lorenz Vieta, G. (2020). Estudio sobre el entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de ubicaciones libres y ocupadas. En D. E. Martínez (Dir.), 2019 CONAIISI:VII Congreso Nacional de Ingeniería Informática : Sistemas de Información (pp. 897-905). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2659
Resumen y filiaciones:	En el presente documento se explicará el proceso de elección del mejor aprendizaje de una red neuronal convolucional (RNC) para la detección de personas en ubicaciones fijas, diferenciando en cada modelo escogido el formato de un mismo conjunto de datos de entrada (imágenes RGB, HSV y escala de grises) y la aplicación de configuraciones de entrenamiento diferentes. Posteriormente, en la etapa de comparación se verán los resultados de las métricas proporcionadas por la plataforma Google Cloud donde se realizaron los entrenamientos, como la precisión y la pérdida de la red. Finalmente, con las redes neuronales ya entrenadas se realizaron pruebas de velocidad de respuesta y detección respecto a regiones de interés preestablecidas. A partir de esto se pudo constatar en cada caso la cantidad de detecciones y el porcentaje de certeza promedio. De esta manera se pudo determinar la RNC más conveniente para el caso de estudio. Fil: Bosco, Gabriel Ignacio. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Broqua, Fernando Luis. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: D’Amico, Rodrigo Javier. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: García, Guillermo Hernán. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Lancha, Luis Damián. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Lorenz Vieta, Germán. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
URI:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2659
Otros identificadores:	https://ror.org/01bmj8t37
Aparece en las colecciones:	Comunicaciones científicas

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