2026-05-27T06:58:15Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/190572026-02-03T10:22:37Zcom_10630_1685col_10630_38055
Gallego Donoso, Fernando
2019-12-16T10:41:01Z
2019-12-16T10:41:01Z
2019-12-16
https://hdl.handle.net/10630/19057
En la actualidad, existen muchos sistemas que necesitan tratar una gran cantidad de datos en un tiempo muy bajo. Los sistemas de procesamiento de datos en tiempo real son uno de los más relevantes. Este sistema necesita procesar vóxeles lo más rápido posible para poder emitir una respuesta inmediata. Con el avance de la tecnología, los datos se han incrementado también, por lo que ha surgido la necesidad de nuevas técnicas para poder tratar dichos datos. En este proyecto se estudiarán las distintas redes neuronales, que destaquen por su alto rendimiento, y su paralelización en las distintas GPUs. Concretamente, el sistema que se va a procesar es una red neuronal convolucional (CNN).
Las redes neuronales seleccionadas son las que destacan por mayor rendimiento a la hora de procesar vídeo en tiempo real. Por último, se han utilizado diferentes tipos de hardware para analizar el rendimiento y la eficiencia de las técnicas
desarrolladas en este trabajo, como NVIDIA GTX 960, NVIDIA Jetson TX2 y NVIDIA Jetson Nano
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Procesado de imágenes
Programación en paralelo
Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
Aceleración en GPU del procesamiento de vóxeles en tiempo real
bachelor thesis