Identificador persistente para citar o vincular este elemento:
http://hdl.handle.net/10553/103670
Campo DC | Valor | idioma |
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dc.contributor.advisor | Quesada Arencibia, Francisco Alexis | es |
dc.contributor.advisor | Sánchez Medina, Agustín Jesús | es |
dc.contributor.author | Cerviño Cortínez, Daniel Laureano | es |
dc.date.accessioned | 2021-03-11T01:00:38Z | - |
dc.date.available | 2021-03-11T01:00:38Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.other | Gestión académica | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10553/103670 | - |
dc.description.abstract | Este trabajo surge con el objetivo de mejorar la gestión de residuos orgánicos, sólidos y domésticos en origen a través de la clasificación de bolsas compostables y no compostables. Existen personas, ya sea por desconocimiento o mala praxis, que desechan residuos con bolsas que no son compostables, y/o que contienen elementos en su interior que no poseen esta característica. Para solucionar este problema, se ha desarrollado un sistema de visión artificial basado en redes neuronales convolucionales. | en_US |
dc.description.abstract | This work arises with the goal of improving the management of organic, solid and domestic waste at source through the classification of compostable and non-compostable bags. There are people, either due to ignorance or malpractice, who discard waste with bags that are not compostable, and/or that contain elements inside that do not have this characteristic. To solve this problem, an artificial vision system based on convolutional neural networks has been developed. | en_US |
dc.language | spa | en_US |
dc.subject | 120317 Informática | en_US |
dc.subject | 5311 Organización y dirección de empresas | en_US |
dc.subject.other | Aprendizaje profundo | es |
dc.subject.other | Reconocimiento de patrones | es |
dc.subject.other | Visión artificial | es |
dc.subject.other | Compost | es |
dc.subject.other | Bolsas compostables | es |
dc.subject.other | Inteligencia artificial | es |
dc.subject.other | Redes neuronales convolucionales | es |
dc.subject.other | CNN | es |
dc.subject.other | Procesamiento digital de imágenes | es |
dc.subject.other | Deep Learning | es |
dc.subject.other | Pattern recognition | es |
dc.subject.other | Computer vision | es |
dc.subject.other | Compost | es |
dc.subject.other | Compostable bags | es |
dc.subject.other | Artificial intelligence | es |
dc.subject.other | Convolutional neural networks | es |
dc.subject.other | CNN | es |
dc.subject.other | Digital image processing | es |
dc.title | Aplicación del Deep Learning para la correcta clasificación de residuos sólidos orgánicos en origen | es |
dc.title.alternative | Application of Deep Learning for the correct classification of organic solid waste at source | en_US |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
dc.type | BachelorThesis | en_US |
dc.contributor.departamento | Departamento de Informática y Sistemas | es |
dc.contributor.facultad | Escuela de Ingeniería Informática | en_US |
dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
dc.type2 | Trabajo final de grado | en_US |
dc.utils.revision | Sí | en_US |
dc.identifier.matricula | TFT-59249 | es |
dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
dc.contributor.buulpgc | BU-INF | es |
dc.contributor.titulacion | Programa de doble titulación: Grado en Ingeniería Informática y Grado en Administración y Dirección de Empresas | es |
item.grantfulltext | none | - |
item.fulltext | Sin texto completo | - |
crisitem.advisor.dept | GIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES) | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Informática y Sistemas | - |
crisitem.advisor.dept | GIR IUCES: Centro de Innovación para la Empresa, el Turismo, la Internacionalización y la Sostenibilidad | - |
crisitem.advisor.dept | IU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES) | - |
crisitem.advisor.dept | Departamento de Economía y Dirección de Empresas | - |
Colección: | Trabajo final de grado |
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