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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12008/32619 How to cite
Title: AUTOBOL : Detección Automática de Bólidos para Cámaras AllSky.
Authors: Ballestrino, Juan Pedro
Deandraya, Cecilia
Uviedo, Cristian
Tutor: Ramírez Paulino, Ignacio
Tancredi, Gonzalo
Type: Tesis de grado
Keywords: Bólido, Fireball, Bolide, XGBoost, RANSAC, Aprendizaje Automático, Cámaras AllSky, Allsky Cameras, Bocosur, Autobol
Issue Date: 2022
Abstract: En este proyecto se estudiará el problema de predecir la presencia de un objeto celeste denominado bólido a partir de eventos registrados por grabaciones nocturnas realizadas por cámaras All Sky gestionadas por el proyecto BOCOSUR de la Facultad de Ciencias, UDELAR las cuales se encuentran desplegadas en la zona sur de Uruguay. Se discutirá el comportamiento del objeto y se ahondará en los distintos algoritmos que logran calcular características que permitan la distinción de estos eventos frente a otros de distintas índoles, como pueden ser: aviones, pájaros, insectos luminiscentes, entre otros. A partir de estas características se utilizará aprendizaje automático para llevar a cabo la clasificación.
Publisher: Udelar.FI.
Citation: Ballestrino, J., Deandraya, C. y Uviedo, C. AUTOBOL : Detección Automática de Bólidos para Cámaras AllSky [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. IIE, 2022.
Obtained title: Ingeniero Electricista
University or service that grants the title: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
License: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Appears in Collections:Tesis de grado - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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