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dc.coverage.spatialNacionales_ES
dc.creatorYuan, Rebeca
dc.creatorMulassano, Micaela
dc.creatorChiabrando, Bruno
dc.creatorJaime, Ibrahim
dc.creatorCervetti, Gonzalo
dc.creatorRedolfi, Javier
dc.date.accessioned2022-08-26T20:55:00Z
dc.date.available2022-08-26T20:55:00Z
dc.date.issued2021-11-29
dc.identifier.citationJornadas de Ciencia y Tecnología 2021es_ES
dc.identifier.isbn978-950-42-0206-6
dc.identifier.issn2683-8818
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/6916
dc.description.abstractEl avance y descubrimiento de distintos materiales y componentes tecnológicos, junto con el acoplamiento de algoritmos inteligentes, impacta en forma directa en la innovación de soluciones a distintos tipos de problemas. Un ejemplo de ello, es el uso de las cámaras RGB en el sector industrial. La presente investigación busca aplicar en el sector industrial, cámaras RGB junto a algoritmos de aprendizaje profundo, para la detección de la ubicación y la pose de los objetos que circulan por cintas transportadoras, propias del proceso productivo. El objetivo es reconocer la pose de los objetos ante diferentes variables como, por ejemplo, la velocidad de la cinta transportadora y la iluminación de la planta. En paralelo al armado del dataset de entrenamiento, se exponen los posibles modelos inteligentes a utilizar para alcanzar los objetivos planteados.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTNes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.rights.uriAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.sourceJornadas de Ciencia y Tecnología 2021: 162-166. (2021)es_ES
dc.subjectCámaras RGB.es_ES
dc.subjectVisión artificial.es_ES
dc.subjectAprendizaje automático.es_ES
dc.titleDetección de pose de objetos usando cámaras RGB para aplicaciones industrialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.description.affiliationFil: Yuan, Rebeca. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Mulassano, Micaela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Chiabrando, Bruno. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Jaime, Ibrahim. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Cervetti, Gonzalo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Redolfi, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional. San Francisco; Argentina.es_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES
dc.rights.use.es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33414/ajea.1.871.2021


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