english Icono del idioma   español Icono del idioma  

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: 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
Título Obtenido: Ingeniero Electricista
Facultad o Servicio que otorga el Título: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
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.
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:
Fichero Descripción Tamaño Formato   
BDU22.pdfTesis de grado8,65 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons