@misc{10902/14231,
year = {2018},
month = {7},
url = {http://hdl.handle.net/10902/14231},
abstract = {RESUMEN: Este trabajo pretende aplicar técnicas de procesado de imágenes basadas en Deep-learning, para la detección, clasificación y análisis automático de especies marinas en fondos de gran profundidad, a partir de imágenes obtenidas con vehículos remotamente operados (ROV).En concreto se estudiará el uso de redes CNN pre-entrenadas y recopilando una base de datos de imágenes específicas y con técnicas de transfer-learning, se evaluará la capacidad de estas redes para la detección automática de especies específicas de interés para el seguimiento medioambiental.},
abstract = {ABSTRACT: This project results in techniques of image processing in Deep-learning, for the detection, classification and automatic analysis of marine species in deep depths, from images with vehicles operated at a distance (ROV). In particular, the use of CNN networks with a database of images and deep-learning techniques will be studied, the capacity of these networks for the automatic detection of specific species of interest for environmental monitoring will be evaluated.},
title = {Detección automática de especies bentónicas en fondos profundos mediante imágenes obtenidas con vehículos remotos y técnicas de deep-learning},
author = {Díaz Cuesta, Celia},
}