Análisis comparativo de técnicas de preprocesamiento de imágenes y datos LiDAR para la optimización del entrenamiento de redes neuronales en sistemas para la conducción autónoma
Date
2026-03
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"El presente trabajo tiene por objetivo la aplicación de distintas técnicas de preprocesamiento de imágenes y datos LIDAR para la optimización del entrenamiento de redes neuronales en sistemas de conducción autónoma. El objetivo principal consiste en entrenar distintas redes de Deep Learning (DL) con datos preprocesados con distintas técnicas en imágenes, para evaluar mejoras o reducción en el rendimiento en la conducción autónoma de un vehículo tipo Ackerman. Se espera que este proyecto ayude a entender un poco más sobre cómo funcionan las redes DL así como conocer qué características influyen en su desempeño global por medio de la aplicación de algoritmos para el entrenamiento".
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