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https://hdl.handle.net/20.500.12008/32619
Cómo citar
| Título: | AUTOBOL : Detección Automática de Bólidos para Cámaras AllSky. |
| Autor: | Ballestrino, Juan Pedro Deandraya, Cecilia Uviedo, Cristian |
| Tutor: | Ramírez Paulino, Ignacio Tancredi, Gonzalo |
| Tipo: | Tesis de grado |
| Palabras clave: | Bólido, Fireball, Bolide, XGBoost, RANSAC, Aprendizaje Automático, Cámaras AllSky, Allsky Cameras, Bocosur, Autobol |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| Resumen: | 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. |
| Editorial: | Udelar.FI. |
| Citación: | 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. |
| Título Obtenido: | Ingeniero Electricista |
| Facultad o Servicio que otorga el Título: | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de grado - Instituto de Ingeniería Eléctrica |
Ficheros en este ítem:
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