Reconocimiento de patrones en señales acústicas mediante clasificadores neuronales

Autores
Tosini, Marcelo Alejandro; Acosta, Gerardo
Año de publicación
2006
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Desde hace varios años se utilizan diferentes tecnologías para recavar información que permita reconstruir y estudiar la conformación del lecho marino con especial énfasis en las plataformas marinas continentales en las que se realiza explotación pesquera, extracción de petróleo o tendido de cables. En estos casos es importante tener un conocimiento cabal de la geografía marina para planificar el tendido de oleoductos, en el caso de explotación petrolera, o cables, de comunicación o eléctricos; o para detectar obstáculos naturales (picos montañosos) que dificulten el tendido de redes, en el caso de la explotación pesquera. Además, teniendo en cuenta la gran extensión geográfica de los lechos marinos, es importante contar con sistemas con capacidad para realizar dichos estudios de manera automática o, al menos, semiautomática. Es deseable que dichos sistemas tengan capacidad autónoma de movimiento para recopilar información para su análisis in-situ o posterior y cuenten con algoritmos que permitan reconocer estructuras específicas en el lecho marino tales como formaciones naturales (riscos, depresiones, elevaciones, etc) o artificiales (buques hundidos, redes, anclas, etc.). De este modo, el desarrollo de un sistema de análisis y reconocimiento de patrones específicos se constituye en una parte fundamental para la concreción del objetivo anteriormente mencionado, cual es, el relevamiento topográfico automático del lecho marino.
Eje: Computación gráfica, visualización e imágenes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
ecosondas
Visual
multibeam
Graphics
reconocimiento de patrones
investigación marina
relevamiento topográfico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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