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https://hdl.handle.net/11000/37016
Segmentación semántica mediante aprendizaje profundo usando modelos SAM aplicado a la detección de grietas
Title: Segmentación semántica mediante aprendizaje profundo usando modelos SAM aplicado a la detección de grietas |
Authors: López Soler, Borja |
Tutor: Jiménez García, Luis Miguel |
Editor: Universidad Miguel Hernández de Elche |
Department: Departamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automática |
Issue Date: 2025-02 |
URI: https://hdl.handle.net/11000/37016 |
Abstract:
La visión por computador es una rama de la inteligencia artificial que busca dotar a las máquinas de la capacidad de "ver", procesar e interpretar imágenes y videos de forma similar a los humanos. Mediante algoritmos y técnicas avanzadas, este campo permite que los sistemas identifiquen elementos visuales, comprendan sus relaciones y actúen en consecuencia. Su desarrollo está estrechamente vinculado al procesamiento de imágenes, al análisis de patrones y, más recientemente, a los avances en aprendizaje profundo.
El objetivo central de la visión por computador es lograr que las máquinas interpreten imágenes a nivel semántico, es decir, que comprendan su contenido y las relaciones entre sus componentes. Esto abarca desde tareas simples como el reconocimiento de objetos hasta problemas más complejos como la segmentación de imágenes, la reconstrucción tridimensional a partir de imágenes bidimensionales y el análisis de movimiento. Su aplicación tiene un impacto significativo en sectores como la medicina (diagnóstico basado en imágenes médicas), la seguridad (monitorización mediante cámaras), el transporte (vehículos autónomos), entre otros.
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Knowledge area: CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología |
Type of document: info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Access rights: info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
Appears in Collections: TFM-M.U en Robótica
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