Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura
Un alto porcentaje de vehículos son transportados vía marítima, donde son manipulados según protocolos específicos. Controlar su estado y detectar posibles daños recae en personal capacitado, lo que genera dificultades al momento de imputar responsabilidades por daños. Para mejorar la eficiencia de...
Autores principales: | , |
---|---|
Formato: | Objeto de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2023
|
Materias: | |
Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164809 |
Aporte de: |
id |
I19-R120-10915-164809 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
I19-R120-10915-1648092024-04-15T20:03:20Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164809 Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura Flores, Hugo Daniel Neil, Carlos Gerardo 2023-10 2024 2024-04-15T13:38:36Z es Ciencias Informáticas Daños Redes Neuronales Visión Artificial Un alto porcentaje de vehículos son transportados vía marítima, donde son manipulados según protocolos específicos. Controlar su estado y detectar posibles daños recae en personal capacitado, lo que genera dificultades al momento de imputar responsabilidades por daños. Para mejorar la eficiencia de estos procesos, la visión artificial se ha consolidado como una alternativa viable para detectar y clasificar daños en distintas industrias. El objetivo de este trabajo es analizar el uso de algoritmos de inteligencia artificial para detectar y clasificar daños en la industria marítima. Se describe detalladamente la creación y ejecución de un protocolo que establece un conjunto de preguntas, así como el procedimiento para realizar la búsqueda bibliográfica y aplicar filtros para identificar los artículos relevantes. Luego, se realiza un análisis profundo para responder a las preguntas planteadas en el protocolo. Se ha demostrado que las técnicas de visión artificial basadas en Redes Neuronales Convolucionales (RNC) son altamente efectivas para implementar soluciones destinadas a la detección y clasificación de daños en esta industria. No se han identificado desarrollos tecnológicos que usen RNC para detectar y clasificar daños en transporte marítimo automotriz, por lo tanto, es viable explorar alternativas que incluyan técnicas de visión artificial para resolver los problemas planteados en la industria naviera. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 170-180 |
institution |
Universidad Nacional de La Plata |
institution_str |
I-19 |
repository_str |
R-120 |
collection |
SEDICI (UNLP) |
language |
Español |
topic |
Ciencias Informáticas Daños Redes Neuronales Visión Artificial |
spellingShingle |
Ciencias Informáticas Daños Redes Neuronales Visión Artificial Flores, Hugo Daniel Neil, Carlos Gerardo Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
topic_facet |
Ciencias Informáticas Daños Redes Neuronales Visión Artificial |
description |
Un alto porcentaje de vehículos son transportados vía marítima, donde son manipulados según protocolos específicos. Controlar su estado y detectar posibles daños recae en personal capacitado, lo que genera dificultades al momento de imputar responsabilidades por daños. Para mejorar la eficiencia de estos procesos, la visión artificial se ha consolidado como una alternativa viable para detectar y clasificar daños en distintas industrias. El objetivo de este trabajo es analizar el uso de algoritmos de inteligencia artificial para detectar y clasificar daños en la industria marítima. Se describe detalladamente la creación y ejecución de un protocolo que establece un conjunto de preguntas, así como el procedimiento para realizar la búsqueda bibliográfica y aplicar filtros para identificar los artículos relevantes. Luego, se realiza un análisis profundo para responder a las preguntas planteadas en el protocolo. Se ha demostrado que las técnicas de visión artificial basadas en Redes Neuronales Convolucionales (RNC) son altamente efectivas para implementar soluciones destinadas a la detección y clasificación de daños en esta industria. No se han identificado desarrollos tecnológicos que usen RNC para detectar y clasificar daños en transporte marítimo automotriz, por lo tanto, es viable explorar alternativas que incluyan técnicas de visión artificial para resolver los problemas planteados en la industria naviera. |
format |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
author |
Flores, Hugo Daniel Neil, Carlos Gerardo |
author_facet |
Flores, Hugo Daniel Neil, Carlos Gerardo |
author_sort |
Flores, Hugo Daniel |
title |
Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
title_short |
Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
title_full |
Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
title_fullStr |
Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
title_full_unstemmed |
Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
title_sort |
detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura |
publishDate |
2023 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164809 |
work_keys_str_mv |
AT floreshugodaniel detecciondedanosconvisionartificialeninspeccionesmaritimasunmapeosistematicodelaliteratura AT neilcarlosgerardo detecciondedanosconvisionartificialeninspeccionesmaritimasunmapeosistematicodelaliteratura |
_version_ |
1807221639604076544 |