Spelling suggestions: "subject:"fisión por computadores"" "subject:"fisión por computador""
11 |
Sistema de visión artificial para el reconocimiento y manipulación de objetos utilizando un brazo robotSobrado Malpartida, Eddie Ángel 09 May 2011 (has links)
En este proyecto, un brazo robot permitirá seleccionar objetos (tornillos, tuercas, llaveros, etc) que se encuentran en una mesa, independiente de la posición y orientación. El problema se aborda mediante un esquema de Visión Artificial consistente en 6 etapas: obtención de la imagen, preprocesamiento, segmentación, extracción de características, clasificación y manipulación con el brazo robot. / Tesis
|
12 |
Desarrollo de una aplicación de visión artificial para escanear objetos 3D con cámaras de fotosSumoso Vicuña, Ernie Ludwick 15 March 2022 (has links)
Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los
objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de
estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si
ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de
documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas
que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone
desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de
reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina,
data augmentation y mallas poligonales.
Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre
escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de
datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para
el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros
resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data
disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2
experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de
objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa
una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado.
En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar
videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos),
procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales
(reconstrucciones 3D almacenados en el computador).
|
13 |
Evaluación de modelos de segmentación semántica para el monitoreo de deslizamiento de tierra utilizando imágenes satelitalesYali Samaniego, Roy Marco 03 April 2024 (has links)
En el ámbito del aprendizaje automático, un desafío persistente es la disponibilidad de datos suficientes, especialmente en tareas de visión por computadora. Este desafío se amplifica cuando se trabaja con sensores remotos, donde las bases de datos etiquetadas para abordar problemas son escasas. Este manuscrito examina críticamente el monitoreo de deslizamientos de tierra en el paisaje peruano y presenta tres contribuciones en esta dirección. La primera contribución expande un conjunto de datos de imágenes satelital es sobre deslizamientos de tierra (Landslide4Sense) proveniente de territorios asiáticos, con 3799 imágenes debidamente etiquetadas. Reconociendo la dinámica geoespacial de Perú, se incrementó este conjunto de datos con 838 escenarios locales. Estas adiciones mantienen congruencia con el conjunto de datos original en términos de atributos y configuración, asegurando replicabilidad y escalabilidad para futuras investigaciones. La segunda evalúa varios modelos de segmentación semántica basados en la arquitectura U-net, reforzada por la función de pérdida de Entropía Cruzada Ponderada + Dice Loss, óptima en tareas de segmentación con conjuntos de datos desequilibrados. Los resultados permiten alcanzar un F1-Score del 75.5% con la arquitectura U-net (vanilla) superando el benchmark de referencia del 71.65%. La última contribución muestra un desarrollado integral para la adquisición de datos, procesamiento y entrenamiento/evaluación de modelos. Dado que este marco tiene el potencial de impulsar una aplicabilidad general de sistemas de segmentación a sistemas de monitoreo de deslizamientos de tierra, y detener un alcance más amplio a la comunidad académica y partes interesadas gubernamentales en Latinoamérica y en todo el mundo.
|
14 |
Diseño de un sistema de visión por computadora para la clasificación de arándanos por tamaño y características asociadas al colorShimabukuro López, Roberto Takao 16 September 2020 (has links)
Al 2020, y pasados menos de 8 años desde la primera exportación significativa de arándanos
frescos, el Perú se ha consolidado como el mayor exportador de este fruto, ofreciéndolo
en mercados como EEUU, la Unión Europea y China [4] [14]. La apertura de estos nuevos
mercados trae consigo la obligación de cumplir estándares de calidad; en el caso de los
arándanos, incluyendo rangos de calibre (diámetro mayor), color e incidencia de defectos
superficiales. Si bien existen máquinas que automatizan por completo el proceso de selección
de dichos frutos, sus costos son un impedimento para su adquisición en asociaciones
de productores pequeños y medianos. En el Perú, este proceso es mayormente manual,
complicando el cumplimiento adecuado de los estándares internacionales y suponiendo
además riesgos ergonómicos para los operarios. De esta forma, surge la necesidad de una
máquina para la clasificación de arándanos costeable por productores peruanos.
En ese sentido, el presente trabajo de tesis detalla el proceso de diseño de un prototipo
para la clasificación de arándanos según tamaño y características asociadas al color, mediante
visión por computadora; poniéndose especial énfasis en la identificación de criterios
de selección efectivos aplicados al análisis de imágenes del fruto.
Bajo el enfoque de la metodología VDI 2221 y los métodos de diseño de la Universidad
Tecnológica de Delft, se inicia con una revisión de los métodos más empleados en la
industria para la clasificación de fruta, los parámetros de calidad cruciales para arándanos
y el estado de la tecnología en clasificación de los mismos. Luego, se delimitan los requerimientos
básicos para el diseño y se determinan posibles soluciones para un prototipo,
las cuales fueron evaluadas cualitativamente. Seguidamente, se analiza una muestra de
100 arándanos con el fin de determinar características útiles para el diseño, y se realizan
experimentos para comprobar el principio de funcionamiento del concepto de solución
seleccionado. Posteriormente, se diseña un prototipo para la clasificación de arándanos,
que incluye pruebas de visión por computadora para la estimación del calibre del fruto y
la determinación de un criterio de selección asociado al color del mismo. Finalmente, se
presentan los resultados de las pruebas, conclusiones y recomendaciones para la validación
del diseño propuesto. Se busca que el producto de este estudio permita complementar
trabajos previos y servir de base para próximas investigaciones, con el objetivo de conseguir
implementar una máquina seleccionadora de arándanos que pueda competir en el
mercado peruano.
|
15 |
Estimación del carbono almacenado en paisajes agropecuarios y ganaderos a partir de Imágenes multiespectrales capturadas por drones, y técnicas de aprendizaje profundoTovar Galarreta, Juan Carlos Alfredo 10 January 2024 (has links)
Los paisajes agrícolas y ganaderos están estrechamente relacionados con el flujo de
carbono, ya que actúan como reservorios de carbono en forma de biomasa. La
evaluación de las reservas de carbono almacenadas en estas zonas es importante
para apoyar la toma de decisiones que impidan que estas zonas se conviertan en
fuentes de emisión de carbono. Sin embargo, las técnicas tradicionales de
estimación de las reservas de carbono requieren un muestreo in situ, lo que supone
una tarea extenuante, arriesgada, costosa DE escasa cobertura. En este estudio,
proponemos una metodología, basada en imágenes multiespectrales capturadas por
drones y modelos de aprendizaje profundo, para automatizar la tarea de estimar
mapas de reservas de carbono almacenados en paisajes agrícolas y ganaderos.
Aplicamos una arquitectura de red neuronal U-Net para discriminar las zonas
arbóreas y pastizales. Luego, se desarrolla un modelo basado en redes neuronales
convolucionales para la estimación de la densidad de carbono a partir de imágenes
multiespectrales. Resultados experimentales en paisajes agrícolas y ganaderos de la
Amazonía peruana mostraron la efectividad de la metodología propuesta, reportando
un mIoU de 87%, un RMSE de 2.44 para zonas arbóreas, y un RMSE de 1.84 para
zonas de pastura. Concluimos que la estimación de la densidad de carbono es
alcanzable con el enfoque propuesto. Esta metodología puede ser útil para la toma
de decisiones y puede contribuir a la gestión o al control del cambio climático. / Agricultural and livestock landscapes are closely related to carbon flux, serving as carbon 1 reservoirs in the form of biomass.The assessment of carbon stocks stored in these areas is important to 2 support decision-making that prevents these areas from becoming carbone misión sources. However, 3 traditional carbon stock estimation techniques require on-site sampling, which is a strenuous, risky, 4 expensive and low-coverage task. In this study, we propose a methodology, based on multispectral 5 images captured by drones and Deep learning models, to automate the task of estimating maps of 6 carbon stocks sequestered in agricultural and livestock landscapes. We applied U-Net neural network 7 architecture to discriminate arboreal and grasslands zones. Then, a convolutional neural-network 8 based model is developed for carbon density estimation from multispectral images. Experimental 9 results on agricultural and livestock landscapes in Peruvian Amazon regions showed the effectiveness 10 of the proposed methodology, reporting mIoU of 87%, RMSE of 2.44 for arboreal zones, and RMSE 11 of 1.84 for grassland zones. We conclude that the carbon density estimation is achievable with the 12 proposed approach. This methodology can be helpful for decision-making and may contribute to the 13 management or controlling climate change.
|
16 |
Advances in artificial intelligence applied to ultrasound imagingRomero Gutierrez, Stefano Enrique 28 May 2024 (has links)
Ultrasound imaging in rural areas often faces challenges due to the scarcity of skilled radiologists or
sonographers. This research explores enhancing ultrasound imaging focused in resource-scarce settings
via external anatomical landmarks for asynchronous ultrasound acquisition using artificial intelligence
(AI) and computer vision algorithms based on the nature of the acquisition. First, it addresses
lung ultrasound health status by generating one single image by sweeping the transducer in a sagittal
position along the chest. The validation was performed using normal and abnormal cases. Second, a
multi-camera system for ultrasound probe tracking with AI is proposed. The results were evaluated by
quantitative measurements of speeds, angles, and simulation of lung VSI protocol. Third, a 3D segmentation
of breast tumors using ultrasound videos acquired by asynchronous protocols was realized.
A representative frame of the videos is extracted to analyze the nature and determine if is a benign or
malignant case. Fourth, a set of obstetric data acquired by asynchronous protocols for the assessment
of fetal head presentation and placenta position was realized. Fetal biometry such as head circumference
and biparietal diameter were calculated and compared with physician measurements. Finally,
an elastography approach was tested for plantar soft tissue assessment by a test-retest experiment for
biomechanical characterization. An automatic calcaneus segmentation was employed in the B-mode as
an aid in the visualization and for an immediate region of interest selection. The results were compared
with the manual selection of the region of interest and the respective calcaneus segmentation. The findings
of this work demonstrate a substantial advancement in the field of ultrasound imaging, especially
tailored for resource-limited settings. / Las imágenes ecográficas en zonas rurales enfrentan desafíos debido a la escasez de radiólogos o
sonografistas. Esta investigación explora la mejora de las imágenes por ultrasonido enfocadas en indicadores
anatómicos externos para realizar adquisiciones asíncronas haciendo uso de inteligencia
artificial (IA) y de algoritmos de visión por computadora basados en la naturaleza de la adquisición. En
el primer capítulo, se aborda el estado del pulmón haciendo uso de ultrasonido pulmonar generando
una sola imagen haciendo un barrido del transdutor en posición sagital con respecto al pecho. La validación
fue realizada usando casos normales y anormales. En el segundo capítulo, se propone un
sistema de adquisición con múltiples cámaras para hacer un seguimiento del transductor. Los resultados
fueron comparados cuantitativamente realizando mediciones de velocidad, ángulos y de simulación
del protocolo protocolo VSI pulmonar. En el tercer capítulo, se implementó una segmentación 3D para
tumores de mama usando videos de ultrasonido adquiridos de manera asíncrona. Se extrajeron imágenes
representativas de cada video para determinar si es benigno o maligno. En el cuarto capítulo, se
trabajó con un conjunto de datos obstétricos adquiridos por protocolos asíncronos para la evaluación
de la cabeza fetal y posición fetal. La biometría fetal como la circunferencia de la cabeza y diámetro
biparietal fueron calculados y comparatods con mediciones de radiólogos. Finalmente, se evaluó un
método de elastografía para la evaluación del tejido plantar realizando un experimento repetitivo para su
caraterización biomecánica. Posteriormente, se propuso la segmentación automatizada del calcáneo
utilizando las imágenes en modo B como apoyo en la visualización y para una inmediata selección de
región de interés. Los resultados fueron comparados con la selección manual de la región de interes y
su respectiva segmentación del calcáneo. Los hallazgos de este trabajo demostraron los avances sustanciales
en el campo de imágenes de ultrasonido, especialmente diseñada para entornos con recursos
limitados
|
17 |
Modelo heurístico para la determinación de la motilidad en células espermáticas mediante el análisis automático de tracking en videoGárate Polar, Diego Alonso 05 June 2015 (has links)
Hoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de nuevas
tecnicas computacionales ha cambiado la forma de trabajar de los medicos. Este es el
caso de los andrólogos quienes tienen a su cargo la importante tarea de ayudar a las
parejas a tartar problemas en sus sistemas reproductores con la finalidad de
permitirles concebir un hijo, para lo que se require en la mayoria de casos un análisis
de fertilidad. Actualmente la forma más usada para realizar este análisis es el método
de inspección directa el cual es un procedimiento inexacto, subjetivo, no repetible y
difícil de enseñar.
El análisis de la motilidad espermática es una parte importante en el análisis de
fertilidad y al mismo tiempo es un buen ejemplo del problema de seguimiento a
múltiples objetos y video vigilancia desde el punto de vista computacional.
El presente proyecto de fin de carrera presenta una solución ante la necesidad de
realizar un seguimiento a cada una de las células espermáticas, llamado tracking, la
solución planteada pone en práctica técnicas de visión computacional y además
propone un modelo heurístico basado en dirección de movimiento y distancia
euclidiana para realizar el seguimiento de espermatozoides en videos obtenidos a
partir del simulador de células espermáticas también desarrollado en el presente
proyecto.
El proyecto inicia con el desarrollo de un simulador de células espermáticas, para
luego realizar la obtención de muestras de dicho simulador, seguidamente se
desarrolló y aplicó un algoritmo para la detección de células espermáticas que fueron
usadas como datos de entrada para el algoritmo de Optical Flow así como para la
heurística propuesta en el presente trabajo, por último se realizó un estudio estadístico
donde se concluye que la heurística propuesta por este proyecto es más eficaz que el
algoritmo de Optical Flow.
|
18 |
Diseño y desarrollo de un algoritmo que permita estimar el tamaño de peces, aplicando visión por computadora, y propuesta para realizar la selección adecuada de dichos pecesOrellana Lizano, Henry 09 May 2011 (has links)
Se plantea el desarrollo de un algoritmo que permita estimar el tamaño de los peces sin la necesidad de que haya contacto físico entre el hombre y los animales aplicando, para ello, técnicas de visión por computadora. Para realizar el planteamiento se realizó estudios de las diferentes técnicas empleadas en visión por computadora y la necesidad de contar con imágenes tomadas por cámaras seleccionadas para el posterior procesamiento con los métodos estudiados.
|
19 |
Diseño de un sistema de evasión de obstáculos para una aeronave no tripulada usando visión estereoscópicaLayme Huaquisto, Álvaro Guido 08 August 2015 (has links)
En los últimos años, la utilización de unidades aéreas no tripuladas se ha incrementado
enormemente debido a la gran cantidad de usos que se les puede dar. El uso de
aeronaves autónomas es importante, por ejemplo, para la agricultura, arqueología,
seguridad ciudadana, construcciones a gran escala y minería. Para garantizar que el vuelo
autónomo de la aeronave se realice sin problemas es necesario que cuente con los
medios necesarios para detectar los objetos que se encuentran en su plan de vuelo y
evitar una posible colisión. Las aeronaves no tripuladas pueden ser utilizadas en distintos rubros por lo que es necesario proveer la tecnología necesaria para adaptarse a las
funciones requeridas.
|
20 |
Diseño de un modelo algorítmico basado en visión computacional para la detección y clasificación de retinopatía diabética en imágenes retinográficas digitalesAbarca Cusimayta, Daekef Rosendo 19 June 2018 (has links)
La retinopatía diabética es una enfermedad muy común en pacientes con diabetes.
Esta enfermedad ocasiona ceguera de manera gradual debido al deterioro de la retina.
Este deterioro puede desencadenar en hemorragias, aneurismas y presencia de
exudados en la superficie, las cuales se manifiestan en puntos vacíos de la visión del
afectado. Las características mencionadas tienen muchas propiedades visuales como
el color, forma, área de presencia que son posibles detectar por medio de imágenes
retinográficas digitales. Esta propiedad hace posible el uso de la visión computacional
para procesar la imagen y poder diagnosticar la enfermedad de acuerdo al grado de
avance de ésta según las características clínicas presentes. El presente proyecto de
tesis consiste en el desarrollo de un modelo algorítmico que logre aprovechar las
características visuales para poder detectar y clasificar la enfermedad. Las
características clínicas utilizadas son los microaneurismas, exudados y hemorragias.
Se utilizó una base de datos pública de imágenes retinográficas y un clasificador SVM.
El vector de características que se utilizó fue: área, color, número de características
prensentes. Es importante mencionar que se utilizó pre-procesamiento en la imagen
para excluir elementos como el fondo, disco óptico y las venas debido a que no aportan
significativamente al análisis de la imagen. Para el desarrollo del algoritmo se utilizó
C++ con OpenCV, la cual es una librería open source para el procesamiento de
imágenes. Como resultado final de este proyecto se logró una sensibilidad del 90.17%;
especificidad del 96.72% y precisión del 95.08%.
|
Page generated in 0.1071 seconds