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La monografía está dedicada al desarrollo de métodos y medios de uso de la IA para identificar rápidamente objetos en movimiento en un flujo de datos de vídeo basado en tecnologías de aprendizaje profundo. Se consideran métodos clásicos y no clásicos de IA, redes neuronales convolucionales, visión por ordenador y reconocimiento de patrones, y teorías de sistemas de control basados en estimaciones y criterios de estadística matemática. Como resultado del reconocimiento, determinaremos el tipo de objeto reconocido y dispondremos de estimaciones cuantitativas de precisión. Se ha implementado un método para aplicar plantillas. El algoritmo dispone de información sobre el aspecto del objeto requerido, el tipo de fondo que puede tener, el aspecto y la posición de determinados contornos del objeto. Considera inmediatamente una posible ubicación de la detección del objeto. Permite obtener una alta calidad de reconocimiento y tiene un buen rendimiento. Sin embargo, cuando la cámara de vídeo capta varios objetos similares, se satisfacen diferentes patrones y el reconocimiento disminuye. Se utiliza una familia de modelos (redes neuronales artificiales) para estimar o aproximar funciones que pueden depender de muchas entradas y que suelen ser desconocidas.
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