| 000 -CABECERA |
|---|
| Longitud fija campo de control |
03112nam a2200301 i 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| Fecha y hora de la última transacción |
20240417100457.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Campo fijo de descripción física |
ta |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Códigos de información de longitud fija |
180125s2022 000 0 eng d |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador de origen |
CO-CtgCURN |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro transcriptor |
coctgcurn |
| Normas de descripción |
rda |
| 082 0# - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación Decimal |
TSI 2022 |
| Número de documento (Cutter) |
C317 |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Carrillo Escobar, Juan Carlos, |
| Término indicativo de función |
author. |
| Código de función |
aut |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO |
|---|
| Título |
Detección de objetos con visión por computador mediante YOLO para reconocimiento de vehículos a partir del número de la placa / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Juan Carlos Carrillo Escobar; Luis Eduardo Rodríguez Castilla; Director Luis Fernando Murillo Fernández. |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. (PIE DE IMPRENTA) |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Cartagena de Indias : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Corporación Universitaria Rafael Núñez, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2022. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN , DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación |
Cartagena de Indias : |
| Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante |
Corporación Universitaria Rafael Nuñez, |
| Fecha de de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
98 páginas : |
| Otras características físicas |
il., tabs. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
text |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre del tipo de medio |
unmediated |
| Código del tipo de medio |
n |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre del tipo de soporte |
volume |
| Código del tipo de soporte |
nc |
| Fuente |
rdacarrier |
| 502 ## - NOTA DE TESIS |
|---|
| Nota de tesis |
Trabajo de Grado. (Tecnologo en Sistemas de Informacion y Software). Corporación Universitaria Rafael Nuñez . Facultad de Ingeniería de Sistemas . Programa de Tecnología en Sistemas de Informacion y Software, 2022. |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO |
|---|
| Sumario, etc, |
"El presente trabajo de grado abarca una amplia información de tecnología innovadora respecto a la visión artificial que están comprendidas bajo el enfoque de Machine Learning mediante el desarrollo de un software llamado "YOLO" que funciona sobre el reconocimiento de objetos y en especial placas vehiculares. En este proyecto se ejecutan técnicas básicas de procesamiento y segmentación de imágenes, como la binarización y la detección de contornos, ya que son pieza fundamental para extraer los numero y letras de las matrículas. Adicionalmente, para el enfoque de Machine Learning se entrenan nueve modelos de clasificación, en los cuales se combinan tres descriptores de características, entre ellos están el Histograma de Gradientes, Local Binary Patterns y características HAARla detección es un problema de regresión simple que toma una imagen de entrada y aprende las probabilidades de la clase y las coordenadas del cuadro delimitador. YOLO divide cada imagen en una cuadrícula de S x S y cada cuadrícula predice N cuadros delimitadores y confianza. La confianza refleja la precisión del cuadro delimitador y si el cuadro delimitador realmente contiene un objeto (independientemente de la clase). YOLO también predice el puntaje de clasificación para cada casilla para cada clase en entrenamiento. Puede combinar ambas clases para calcular la probabilidad de que cada clase está presente en un cuadro de predicción." |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Sistemas de Informacion y Software |
| Subdivisión de forma |
Tesis y Disertaciones Academicas. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Rodríguez Castilla, Luis Eduardo. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Murillo Fernández, Luis Fernando, |
| Títulos y otros términos asociados al nombre |
director. |
| 852 ## - LOCALIZACIÓN |
|---|
| Localización |
CTG |
| Sublocalización o colección |
CTG |
| Ubicación en estantería |
TG |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación |
TSI 2022 |
| Parte de la signatura que identifica al ejemplar |
C317 |
| Designación de la unidad física |
021582 |
| 856 7# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICO |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso (URI) |
https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/EW9KkMe5sIRFujPpmKXoOxEBk7RqdF9vK-0WU-pf2Ouh1w?e=MgGVdy |
| Nota pública |
Click aqui para ver el recurso en texto completo |
| 908 ## - CONTROL DE PARÁMETROS (RLIN) |
|---|
| Parametro de comando lanzado |
180125 |
| 942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de clasificaión o esquema |
|
| Código institución [OBSOLETE] |
CTG |
| -- |
CTG |
| Koha [por defecto] tipo de item |
Trabajos de grado |
| Parte de clasificación |
TSI 2022 |
| Parte de item |
C317 |
