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PID2019-107347RR-C33

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ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO Y REDES GA...

ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO Y REDES GAN PARA EL ANALISIS DE DATOS ESPECTRALES EN PROBLEMAS DE INSPECCION DE FRUTA. LA INSPECCION DE FRUTOS MEDIANTE SISTEMAS AUTOMATICOS DE VISION ES UNA PARTE FUNDAMENTAL PARA CONSEGUIR QUE LA INDUSTRIA AGRICOLA SEA COMPETITIVA EN UN MUNDO GLOBALIZADO, EN PARTICULAR LOS SISTEMAS DE VISION POR COMPUTADOR SON UN... ver más

01/01/2019

98K€

Presupuesto del proyecto: 98K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 98K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LA INSPECCION DE FRUTOS MEDIANTE SISTEMAS AUTOMATICOS DE VISION ES UNA PARTE FUNDAMENTAL PARA CONSEGUIR QUE LA INDUSTRIA AGRICOLA SEA COMPETITIVA EN UN MUNDO GLOBALIZADO, EN PARTICULAR LOS SISTEMAS DE VISION POR COMPUTADOR SON UNA PARTE ESENCIAL DE LOS SISTEMAS DE INSPECCION AUTOMATICOS, EL USO DE SISTEMAS DE VISION POR COMPUTADOR EN INSPECCION SE EMPLEAN PARA CALIBRAR LA FRUTA O PARA DETECTAR DEFECTOS DE MANERA AUTOMATICA, ESTE PROBLEMA PRESENTA IMPORTANTES DESAFIOS COMO CLASIFICAR FRUTA CON DEFECTOS QUE PRESENTAN PROPIEDADES VISUALES MUY SIMILARES A LAS DE LAS FRUTAS SANAS, LOS SISTEMAS CONVENCIONALES BASADOS EN IMAGENES RGB Y ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO CLASICOS FALLAN CUANDO INTENTAN DISCRIMINAR DEFECTOS MUY SIMILARES A LA PIEL SANA DE LOS FRUTOS, COMO POR EJEMPLO LOS DAÑOS PRODUCIDOS POR PODREDUMBRES, LA EVOLUCION ACTUAL EN LOS ULTIMOS AÑOS DE LOS SISTEMAS DE VISION RGB SON LOS SISTEMAS DE ADQUISICION ESPECTRALES, ESTOS SISTEMAS CONSTITUYEN UNA IMPORTANTE TECNICA DE INSPECCION NO DESTRUCTIVA PARA EVALUAR LA CALIDAD DE PRODUCTOS AGROALIMENTARIOS, EL PRINCIPAL PUNTO DEBIL DE ESTOS SISTEMAS ES PROCESAR DE MANERA INTELIGENTE Y EN TIEMPO REAL, LA INGENTE CANTIDAD DE INFORMACION ESPACIAL Y ESPECTRAL DE LA ESCENA, PARA ELLO, EN ESTE PROYECTO SE PROPONE EL USO DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DEEP LEARNING), Y SU IMPLEMENTACION HARDWARE, PARA OBTENER TODA LA INFORMACION DE LOS DATOS ESPECTRALES Y ESPACIALES OBTENIDOS DE LA FRUTA INSPECCIONADA, DE MANERA EFICAZ, SIN EMBARGO, ESTA APROXIMACION NO ESTA EXENTA DE DESAFIOS, LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO REQUIEREN DE GRANDES CONJUNTOS DE IMAGENES PARA PODER SER ENTRENADOS EFICAZMENTE Y EN MUCHAS OCASIONES LA ADQUISICION DE ESTAS BASES DE DATOS NO ES SENCILLA, ASI PUES, DESDE ESTE PROYECTO SE PROPONE UN USO NOVEDOSO DE LAS REDES GAN (GENERATIVE ADVERSARIAL NETWOORKS), PARA GENERAR MUESTRAS CON EL FIN DE CALIBRAR CORRECTAMENTE LOS MODELOS BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO, IMAGENES HIPERESPECTRALES\INSPECCION DE FRUTA\APRENDIZAJE PROFUNDO\REDES GAN

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