ECO-Sistema Inteligente de reconocimiento de desechos en playas con TensorFlow

Martín Suazo, Silvia (2019). ECO-Sistema Inteligente de reconocimiento de desechos en playas con TensorFlow. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: ECO-Sistema Inteligente de reconocimiento de desechos en playas con TensorFlow
Author/s:
  • Martín Suazo, Silvia
Contributor/s:
  • Gómez Canaval, Sandra
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Red de Neuronas Convolucionales
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En este proyecto se exponen las bases para el entrenamiento de redes convolucionales, en Python con la librería Tensorflow, y su optimización mediante explicaciones detalladas paso a paso que pretenden servir de guía a futuros alumnos interesados en el tema. Además, se ha generado un dataset sintético e implementado una red convolucional para la identificación de hasta 5 tipos distintos de desechos existentes en las playas y la facilitación de su recogida contribuyendo a la solución del gran problema de contaminación actual. En términos generales las contribuciones de este trabajo son: La generación de una documentación detallada paso a paso sobre cómo construir modelos de redes convoluciones para clasificación multiclase de imágenes con explicaciones amplias sobre los conceptos teóricos y su relación con su codificación en Python mediante TensorFlow; La generación de un dataset sintético sobre desperdicios en playas para contextualizar el problema de la clasificación usando redes neuronales profundas en una problemática y caso de uso real; La creación de un sistema inteligente para clasificar diferentes tipos de desperdicios usualmente encontrados en playas que puede servir de base para la creación de un sistema de implantación real en entornos como playas de difícil acceso; Un estudio pormenorizado de los resultados de ejecución y cómo cada uno de los elementos del diseño y la arquitectura definidos para el sistema inteligente impactan los resultados de la clasificación. Abstract: In this Project the bases for convolutional neural networks training in Python with Tensorflow library and its optimization are exposed through detailed explanations step by step that expect to be a guide for future students interested in this topic. It has also been generated a synthetic dataset and implemented a network for the identification of up to 5 different types of waste in beaches and facilitate its gathering contributing to the solution to the current huge contamination problem. In general terms this project contributions are the following: Generating a detailed step by step documentation about building convolutional networks models for multiclass classification of images with deep explanations about theoretical concepts and the relation with its Python codification through TensorFlow; Generating a synthetic dataset about waste in beaches to contextualize the problem of classification using deep neural networks to solve a real case problem; Creating an intelligent system able to classify different types of waste usually located in beaches that can be used as a base to build and implement a real system for beaches of difficult access; A profound study of the execution results and how each of the defined elements in the design and architecture of the intelligent system impact the results of the classification.

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Item ID: 56200
DC Identifier: http://oa.upm.es/56200/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56200
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 03 Sep 2019 07:51
Last Modified: 03 Sep 2019 07:51
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