Clasificación de daños con visión artificial en transporte marítimo de vehículos : Implementación de Redes Neuronales Convolucionales
- Autores
- Flores, Hugo Daniel; Neil, Carlos Gerardo
- Año de publicación
- 2025
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Un alto porcentaje de vehículos son transportados vía marítima, donde son manipulados según protocolos específicos. Controlar su estado y detectar daños recae en personal capacitado, lo que genera dificultades al momento de imputar responsabilidades. Para mejorar la eficiencia de estos procesos, la Visión Artificial (VA) se ha consolidado como una alternativa viable para detectar y clasificar daños en distintas industrias. El objetivo de este trabajo es implementar el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para detectar y clasificar daños en la industria marítima. Se describe la creación y ejecución de 3 modelos de Redes Neuronales Convolucionales (RNC) para identificar tipos de daños, partes de autos dañados, y lugares donde son producidos, así como el procedimiento para obtener la información de las bases de datos actualmente en producción en la industria automotriz. Luego, se realiza un análisis profundo para determinar la exactitud de los resultados obtenidos y los cambios que se deben hacer en los procesos para producir mejores modelos de RNC. Se ha comprobado que las técnicas de VA basadas en RNC son altamente efectivas para implementar soluciones destinadas a la detección y clasificación de daños en esta industria. También se ha demostrado que es conveniente para la industria marítima estandarizar tanto los procesos de inspección como los procedimientos de captura de datos para producir modelos de IA con mejores resultados.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
daños
visión artificial
redes neuronales convolucionales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/190455
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Un alto porcentaje de vehículos son transportados vía marítima, donde son manipulados según protocolos específicos. Controlar su estado y detectar daños recae en personal capacitado, lo que genera dificultades al momento de imputar responsabilidades. Para mejorar la eficiencia de estos procesos, la Visión Artificial (VA) se ha consolidado como una alternativa viable para detectar y clasificar daños en distintas industrias. El objetivo de este trabajo es implementar el uso de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para detectar y clasificar daños en la industria marítima. Se describe la creación y ejecución de 3 modelos de Redes Neuronales Convolucionales (RNC) para identificar tipos de daños, partes de autos dañados, y lugares donde son producidos, así como el procedimiento para obtener la información de las bases de datos actualmente en producción en la industria automotriz. Luego, se realiza un análisis profundo para determinar la exactitud de los resultados obtenidos y los cambios que se deben hacer en los procesos para producir mejores modelos de RNC. Se ha comprobado que las técnicas de VA basadas en RNC son altamente efectivas para implementar soluciones destinadas a la detección y clasificación de daños en esta industria. También se ha demostrado que es conveniente para la industria marítima estandarizar tanto los procesos de inspección como los procedimientos de captura de datos para producir modelos de IA con mejores resultados. |
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