Nuevas herramientas para la modelización de datos procedentes de sensores/new tools form modelling sensor data

  1. LÓPEZ RUIZ, ALFONSO
Dirigida por:
  1. Francisco Ramon Feito Higueruela Director/a
  2. Carlos J. Ogáyar Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Jaén

Fecha de defensa: 30 de junio de 2023

Tribunal:
  1. Juan Carlos Torres Cantero Presidente
  2. Lidia M. Ortega Alvarado Secretario/a
  3. Joaquim Joao Moreira de Sousa Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 820124 DIALNET

Resumen

El objetivo de esta tesis es desarrollar una metodología capaz de gestionar múltiples fuentes de datos, incluyendo imágenes y nubes de puntos 3D, así como capaz de corregir y fusionar dichas fuentes para aplicarlas a la monitorización, predicción y optimización de procesos. No obstante, trabajar con datos adquiridos mediante sensores es tedioso en muchos aspectos, entre los que se incluyen la adquisición, marcado de puntos de control o la clasificación de puntos. Para evitar estas tareas, se propone generar datos sintéticos a partir de escenarios sintéticos, evitando así adquirir tecnología con un elevado coste y construyendo conjuntos de datos de gran tamaño de manera muy eficiente. Además, los modelos de estos escenarios se pueden relacionar con etiquetas semánticas y materiales, entre otras propiedades. A diferencia del etiquetado manual, los conjuntos de datos sintéticos no incluyen información errónea que puede inducir a error a los algoritmos que utilicen dichos datos.