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Red Neuronal semántica para la detección de carriles peatonales
El presente trabajo forma parte del proyecto PG2402ECBTI2022 aprobado por la Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Su objetivo es desarrollar un sistema de percepción espacial con técnicas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la orientación y movilidad de personas con discapacidad visual en Ibagué. El sistema propuesto consta de varios módulos, y este texto se enfoca en los resultados del módulo de procesamiento de imágenes orientado a la segmentación de carriles peatonales mediante el uso de redes neuronales semánticas. La red propuesta para esta tarea parte de una arquitectura Deeplab y se entrenó a partir de un dataset compuesto por 5443 imágenes. Los resultados muestran que la arquitectura obtuvo un nivel de exactitud de 0.95 y que su capacidad para generalizar nuevas muestras es acorde a la tarea exigida para el sistema en general.
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