2026-04-17T20:08:38Zhttps://recercat.cat/oai/requestoai:recercat.cat:2117/3342212025-07-22T16:39:17Zcom_2072_1033col_2072_452951
urn:hdl:2117/334221
Redes neuronales convolucionales aplicadas a la identificación y medición automatizadas
Francés Falip, Javier
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria agroalimentària
Fishes
Neural networks (Neurobiology)
Peixos
Xarxes neuronals (Neurobiologia)
El siguiente documento sirve al propósito de memoria de trabajo de fin de grado en el
desarrollo de un algoritmo de entrenamiento de una red neuronal capaz de identificar,
clasificar y medir a través de una imagen las diferentes especies que se proponen:
boquerón, sardina y jurel.
En el contenido del documento se tratan los experimentos sobre tres arquitecturas de red:
U-Net, Retina U-Net y Faster-RCNN, así como la creación de las bases de datos que dan
soporte al entrenamiento y la posterior optimización de la red Faster-RCNN. El lector podrá
encontrar también ilustraciones de dichas arquitecturas, así como del etiquetado de
imagen, data augmentation y resultados de ejecución.
La red neuronal desarrollada permite diferenciar boquerones, sardinas y un jurel
incorporado de manera bastante precisa y, bajo circunstancias favorables, con total
confianza en el resultado.
Además, se implementa un sistema de medición en base a las dimensiones especificadas
de ancho y alto de la imagen, tal que se ofrece un recuento de cada especie y las medidas
características de cada agrupación.
2020-07-27
Bachelor thesis
Open Access
Universitat Politècnica de Catalunya