Ingeniería Electrónica

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Real time water removal for underwater photogrammetry with depth information
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-12-03) Torres Padilla, Sebastian Jesus; Carranza De La Cruz, Cesar Alberto
En la actualidad, la restauración de imágenes submarinas sigue siendo un tópico complejo en el ámbito de la imagenología óptica subacuática. Esto se debe a que los efectos atmosféricos y de reflectividad producidos por la escena suelen generar una degradación significativa a la fotografía y limitar el rango capturado debido a la borrosidad producida en el ambiente. Con la finalidad de solucionar este problema, la siguiente tesis implementa un algoritmo de retrodispersión que busca eliminar el efecto de degradación generado por el agua. Este proceso utilizara una imagen extraída de una cámara RGB y un mapa de profundidad extraído por software de fotogrametría como puntos de entrada. Sin embargo, dada la complejidad computacional que involucra ejecutar, el tiempo de ejecución aumenta exponencialmente, especialmente para imágenes de alta resolución y matrices generados de mapas de profundidad. Debido a esto, es indispensable diseñar un algoritmo paralelo e implementado en una GPU para poder acelerar significativamente el tiempo de procesamiento.
Segmentación semántica de escenas urbanas de la provincia de Huamanga
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-10) Pasapera Huaman, Lui Gustavo; Flores Espinoza, Donato Andrés
La presente tesis se enfoca en la identificación y clasificación de objetos en escenas urbanas de la provincia de Huamanga, explorando un entorno diferente al de las ciudades desarrolladas y otras bases de datos existentes. Se estudiarán las escenas urbanas de Huamanga para segmentar imágenes en 7 clases de datos: personas, vehículos, motociclistas, edificios, veredas, pistas y otros, que incluyen detalles de cielo y cables de energía eléctrica. El enfoque principal de la tesis estará centrado en la visión por computadora, específicamente en la segmentación semántica para la clasificación de objetos. Para ello, se emplearán arquitecturas de aprendizaje profundo pre-entrenadas adaptadas a Deeplabv3+, y se utilizarán imágenes de la provincia de Huamanga como base de datos local. La investigación se inicia con un análisis del estado del arte, destacando la importancia de la clasificación de objetos en escenas urbanas y los beneficios del aprendizaje profundo en comparación con métodos tradicionales. Se enfatiza la necesidad de utilizar bases de datos locales sobre las existentes, así como la base teórica para la clasificación de imágenes locales utilizando Deeplabv3+ y redes de aprendizaje profundo mediante la transferencia de aprendizaje. Posteriormente, se describe el diseño, la recopilación y el enfoque de la base de datos locales en comparación con conjuntos de datos como Imagenet y CityScapes, utilizando la arquitectura Deeplabv3+ junto con redes de aprendizaje profundo en los datos locales. Finalmente, se presentan los resultados basados en el incremento del número de datos, analizando la precisión, el Índice de Jaccard (IoU) y el mBFScore tanto a nivel global como por clase, junto con un análisis comparativo con la base de datos Cityscapes. Se proporcionan tablas sumarias que verifican los resultados de cada red de aprendizaje profundo y se propone hardware para dispositivos capaces de ejecutar tareas de segmentación semántica.
Verificación del correcto empaquetado de cápsulas y pastillas en planchas tipo blíster, por medio del análisis de imágenes
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-07-19) Huamantinco Liberato, Eduardo
Esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de un método eficiente para la detección de errores en la producción de blister, este método dará sustento a un sistema de producción, que permita eliminar, o reducir significativamente, los costos generados por los errores que se analizan en el presente trabajo. Este sistema estará basado en el método por análisis de imágenes digitales, por lo cual se tendrá en cuenta el diseño de un modulo de adquisición de señales digitales, y el consecuente software que permitirá procesar los datos que de esta manera se adquieren. Las instrucciones para establecer el método y los objetivos perseguidos nos proporciona una herramienta eficaz cuya aplicación práctica comprende el ajuste del mismo para obtener mejores resultados, por lo cual se estableció lo siguiente: · La situación actual del empaquetamiento de píldoras y pastillas, que comprende el análisis de los factores y variables, así como los procesos que actualmente se realizan, lo que origina la declaración del marco problemático del empaquetado tipo blister. · El empaquetado de las pastillas y píldoras, así como las técnicas utilizadas para su verificación. Se establece también un modelo teórico basado en definiciones operativas e indicadores cualitativos y cuantitativos. · Para la detección de los blister corf deficiencias se ha considerado el levantamiento de datos, fijando los fundamentos del algoritmo para esta detección, proceso al cual se llega como consecuencia de la metodología de la investigación aplicada. · Finalmente se evalúa el modelo de verificación que propugna esta tesis, analizando los resultados para diferentes situaciones en que se aplica el algoritmo.
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 peces
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-05-09) Orellana Lizano, Henry
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.

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