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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