Rendimiento de RaspberryPi con Intel_NCS ejecutando métodos de aprendizaje profundo neuronal en clasificación de tipo de vehículos en tiempo continuo (Record no. 38324)
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| 000 -LEADER | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 02432nam a22003857i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | AZUAY-85466 |
| 003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | AZUAY |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20251111043015.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 251108b ||||||||qm||| 00| | d |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | AZUAY |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | AZUAY |
| Centro/agencia modificador | AZUAY |
| Normas de descripción | rda |
| 041 0# - CÓDIGO DE IDIOMA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | spa |
| 084 ## - OTRO NÚMERO DE CLASIFICACIÓN | |
| Número de clasificación | UDA-BG T15426 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Tapia Moscoso, David Andrés, |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO | |
| Título | Rendimiento de RaspberryPi con Intel_NCS ejecutando métodos de aprendizaje profundo neuronal en clasificación de tipo de vehículos en tiempo continuo |
| 264 31 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Ecuador : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2020 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 58 páginas |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Otros detalles físicos | Digital |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Fuente | rdacontent |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Fuente | rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Fuente | rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| 502 ## - NOTA DE TESIS | |
| Nota de tesis | Ingeniero en Sistemas y Telemática |
| 520 3# - RESUMEN, ETC. | |
| Ampliación de la nota de sumario | La clasificación de tipo de vehículos y su conteo en las calles de una ciudad, ayuda a tomar decisiones respecto a la construcción y ampliación de vías, cuantificación del tráfico y necesidades de ciclo vías. Sin embargo, se requiere de un sistema automático que realice esta clasificación de forma continua en un flujo de video. El objetivo de esta investigación es reportar el rendimiento de dos métodos de detección y clasificación de actores de movilidad basados en Deep Neural Networks (DNN) ejecutándose en un Raspberry Pi 3B+, permitiendo identificar el modelo que brinda mayor precisión con menor consumo de recursos. Se comparó You Only Look Once v3 (YOLO v3) y Single Shot MultiBox Detector (SSD). Los resultados demuestran que SSD es la mejor alternativa siendo hasta trece veces más veloz que YOLO v3. Durante la ejecución del sistema utilizando el Intel Neural Compute Stick 2 con SSD se tiene un consumo promedio del CPU del Raspberry Pi 3B+ del 10% y 15% de memoria RAM. El valor de referencia de mAP para SSD es del 72.7%. |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | CONTEO |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | DEEP NEURAL NETWORKS |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | DETECTOR |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | MEDICIÓN DE RENDIMIENTO |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | MOVILIDAD DE USUARIOS |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | NEURAL COMPUTE STICK |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | RASPBERRY PI 3B+ |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | SINGLE SHOT MULTIBOX |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | YOU ONLY LOOK ONCE V3 |
| 700 1# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL | |
| Nombre de persona | Barros Gavilanes, Gabriel, |
| Término indicativo de función/relación | director de Tesis |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme de Recurso | <a href="http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9795">http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9795</a> |
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| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) | |
| Fuente de la clasificación o esquema de estantería | Otra/Esquema de Clasificación Genérico |
| Tipo de ítem Koha | Tesis |
| Estatus retirado | Estado de pérdida | Fuente de la clasificación o esquema de estantería | Estado de daño | No para préstamo | Biblioteca de origen | Biblioteca actual | Ubicación en estantería | Fecha de adquisición | Carrera o área | Coste, precio normal de compra | Total de préstamos | Signatura topográfica completa | Código de barras | Visto por última vez | Precio de reemplazo | Tipo de ítem Koha |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Otra/Esquema de Clasificación Genérico | Biblioteca Hernán Malo González | Biblioteca Hernán Malo González | Digital | 19/05/2020 | Tesis | 15.00 | UDA-BG T15426 | T15426 | 19/05/2020 | 11/11/2025 | Tesis |