Revista Internacional de Avances en Tecnología
Acceso abierto

abstracto

Detección eficiente de objetos de obstáculos mediante IA

Ashwin Prabou

Con el aumento de la automatización y el aprendizaje automático en nuestro mundo, tenemos que trabajar con una mentalidad para usarlo para nuestros seguridad y para los demás’ seguridad. Este trabajo de investigación tiene como objetivo utilizar dos modelos diferentes de aprendizaje automático: el K más cercano vecinos y redes neuronales para tratar de encontrar qué es lo mejor para que los vehículos detecten a los perros que se aproximan en la carretera. A través de la construcción de varios modelos diferentes y la comparación de su precisión general, este trabajo de investigación responderá a las preguntas sobre las diferencias entre los dos modelos, y cuál sería el más confiable para los vehículos. El la precisión de los modelos se mide a través de varias pruebas que toman 32 veces; Imágenes de 32 px de caminos y perros, y entrenando y probando los diferentes modelos.