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Estudio comparativo de modelos de clasificación automática de señales de tráfico

Este Trabajo Fin de Grado (TFG) pertenece al campo de Inteligencia Artificial, más concretamente al de Visión Artificial. Está divido en dos partes diferenciadas. La primera parte es un estudio comparativo de un modelo de clasificación automático de imágenes de señales de tráfico, en la que haremos aproximación basada en Machine Learning tradicional y una basada en Redes Neuronales Convolucionales (Deep Learning). Para ello, analizaremos el rendimiento, la complejidad y el acierto que obtendremos al clasificar usando dichos modelos. En la segunda parte, crearemos un detector de señales de tráfico en imágenes y vídeos basado en Aprendizaje Profundo. El algoritmo que se utilizará en este detector será YOLO “You Only Look Once”.