Automatic detection of endangered species in video and satellite images using deep learning
Visualitza/Obre
157584.pdf (16,94Mb) (Accés restringit)
Cita com:
hdl:2117/347191
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2021-04-27
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
A work on processing techniques using Deep Learning (Convolutional Neural Networks) to detect and classify marine mammals in aerial photographs. The computational capacity offered by these new tools will allow the scientific community to better study endangered species and to give an adequate and rapid response to face the current biodiversity crisis.
For this project there isn’t much of a problem to solve but an opportunity to improve. Improve
upon the project that was left which tried to choose the appropriate architecture, build a
completely new dataset and figure out what are the best parameters in order to achieve
certain goals.
MatèriesNeural networks (Computer science), Machine learning, Video recording, Xarxes neuronals (Informàtica), Aprenentatge automàtic, Vídeo
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
157584.pdf![]() | 16,94Mb | Accés restringit |