Sistema de reconocimiento de objetos en tiempo real para navegación en drones
| dc.contributor.other | Castañeda Sheissa, Roberto | |
| dc.creator | Velásquez Reyes, Román Gabriel | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-06T16:43:22Z | |
| dc.date.available | 2022-12-06T16:43:22Z | |
| dc.date.issued | 2022-06 | |
| dc.description | El objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo detector de objetos mediante librerías computacionales de Deep Learning usando una red neuronal pre entrenada “YOLOv5” e implementarlo a Raspberry Pi 4 como un sistema de control en un dron de rescate. | es_MX |
| dc.identifier.uri | http://rilic.uv.mx/handle/1944/58503 | |
| dc.language.iso | es | es_MX |
| dc.publisher | Universidad Veracruzana. Facultad de Instrumentación Electrónica. Región Xalapa | es_MX |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_MX |
| dc.subject | Aviones sin piloto en percepción remota--Diseño y construcción | es_MX |
| dc.subject | Redes neuronales (Computación) | es_MX |
| dc.title | Sistema de reconocimiento de objetos en tiempo real para navegación en drones | es_MX |
| dc.type | Tesis de Licenciatura | es_MX |