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Detección de icebergs en imágenes satelitales del Ártico: enfoque basado en redes neuronales convolucionales
dc.contributor.advisor | Lastra García, Julia | |
dc.contributor.advisor | Alonso Nanclares, Jesús Alberto | |
dc.contributor.author | Lojo Iglesias, Alicia | |
dc.date.accessioned | 2023-08-22T07:25:52Z | |
dc.date.available | 2023-08-22T07:25:52Z | |
dc.date.issued | 2023-07-25 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10651/69338 | |
dc.description.abstract | El TFM tiene como objetivo desarrollar un sistema automatizado utilizando deep learning para detectar bloques de hielo en imágenes satélite. Se explicarán teóricamente las redes neuronales convolucionales, las cuales serán entrenadas con un conjunto de datos etiquetado. El resultado será una imagen satelital con los icebergs detectados y señalizados tras procesar una imagen de entrada. Esta tecnología implementada es relevante para mejorar la seguridad marítima y el seguimiento del cambio climático en la región del Ártico. | spa |
dc.format.extent | 71 p. | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.relation.ispartofseries | Máster Universitario en Análisis de Datos para la Inteligencia de Negocios | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.title | Detección de icebergs en imágenes satelitales del Ártico: enfoque basado en redes neuronales convolucionales | spa |
dc.type | master thesis | spa |
dc.rights.accessRights | open access |
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