| 000 | 02432nam a22003857i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | AZUAY-85466 | ||
| 003 | AZUAY | ||
| 005 | 20251111043015.0 | ||
| 008 | 251108b ||||||||qm||| 00| | d | ||
| 040 |
_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda |
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| 041 | 0 | _aspa | |
| 084 | _aUDA-BG T15426 | ||
| 100 | 1 |
_aTapia Moscoso, David Andrés, _eautor |
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| 245 | 1 | 0 | _aRendimiento de RaspberryPi con Intel_NCS ejecutando métodos de aprendizaje profundo neuronal en clasificación de tipo de vehículos en tiempo continuo |
| 264 | 3 | 1 |
_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, _c2020 |
| 300 | _a58 páginas | ||
| 300 | _bDigital | ||
| 336 |
_2rdacontent _atexto _btxt |
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| 337 |
_2rdamedia _acomputadora _bc |
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| 338 |
_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr |
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| 502 | _aIngeniero en Sistemas y Telemática | ||
| 520 | 3 | _bLa 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 | 1 | 4 | _aCONTEO |
| 650 | 1 | 4 | _aDEEP NEURAL NETWORKS |
| 650 | 1 | 4 | _aDETECTOR |
| 650 | 1 | 4 | _aMEDICIÓN DE RENDIMIENTO |
| 650 | 1 | 4 | _aMOVILIDAD DE USUARIOS |
| 650 | 1 | 4 | _aNEURAL COMPUTE STICK |
| 650 | 1 | 4 | _aRASPBERRY PI 3B+ |
| 650 | 1 | 4 | _aSINGLE SHOT MULTIBOX |
| 650 | 1 | 4 | _aYOU ONLY LOOK ONCE V3 |
| 700 | 1 |
_aBarros Gavilanes, Gabriel, _edirector de Tesis |
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| 856 | 4 | 0 |
_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9795 _yVer documento en línea |
| 942 |
_2z _c6 |
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| 999 |
_c38324 _d38324 |
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