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Deep Neural Networks for Visual Object Tracking: An Investigation of Performance Optimization
This thesis advances visual object tracking by introducing four key enhancements that address current limitations in training data, network architecture, and tracking methodologies. It proposes a refined sampling strategy for Siamese Networks to enrich training data and develops a more efficient Partially Siamese Network through neural architecture search, achieving superior performance on benchmarks. The work further streamlines tracking with a new transformer-based pipeline and breaks ground with a speech-guided tracking framework, improving human-machine collaboration. These advancements are thoroughly validated, marking significant progress in the visual object tracking domain
RaViGEn. Generador de Video Radar desde informaci贸n DIS para sistemas de adiestramiento mar铆timo
Este Trabajo de Fin de M谩ster, en adelante TFM, se centra en el desarrollo de un producto,
llamado RaViGEn, que permita la generaci贸n de v铆deo radar simulado a partir de tr谩 co DIS
para centros de adiestramiento de sistemas de mando y control.
La simulaci贸n de v铆deo radar, o v铆deo en crudo, es una necesidad hist贸rica que no ha sido cubierta
debido a la alta inversi贸n necesaria para conseguir una simulaci贸n acorde a las necesidades
de estos centros de adiestramiento. La integraci贸n en escenarios coordinados, haciendo uso del
protocolo DIS, es un requisito sine qua non la simulaci贸n no es una herramienta 煤til.
Tomando como referencia los est谩ndares de la industria y haciendo uso de tecnolog铆as libres se
construye un motor de simulaci贸n que permite generar cualquier tipo de se帽al de v铆deo radar
sobre una red TCP/IP con soporte UDP multicast.
La implemetaci贸n que ofrece RaViGEn permite resolver los siguientes retos:
Evitar la necesidad, debido a su alto coste, de instalar sistemas reales que sean sensibles a
entornos simulados en los centros de adiestramiento.
Disponer de una soluci贸n software, abierta a la extensi贸n, que sea capaz de simular diferentes
formatos de v铆deo radar digital.
Ser capaces de integrar la se帽al de v铆deo radar digital en una red convergente haciendo uso
de un ancho de banda limitado.
Ofrecer la capacidad de incorporar los distintos modelos de plataformas de nidas en el
est谩ndar DIS consiguiendo que la rma radar presentada est茅 acorde con la naturaleza del
contacto generado en la simulaci贸n.
El desarrollo de este proyecto ha seguido los principios Lean con el objetivo de maximinar el retorno
de la inversi贸n de las horas invertidas. Bajo estos principios se ha adaptado la metodolog铆a
Scrum para el desarrollo, seguimiento y control del mismo.
El estudio del est谩ndar DIS, el dominio de la representaci贸n georeferenciada de la informaci贸n, la
profundizaci贸n en tecnolog铆as de procesamiento paralelo y de la computaci贸n gr谩 ca son aspectos
claves en el 茅xito de este proyecto.
Junto al componente principal, RaViGEn Core, se han desarrollado dos componetes fundamentales
en el 茅xito de este proyecto:
RaViGEn Test Console es la aplicaci贸n encargada de presentar el v铆deo radar para su
validaci贸n visual.
Platforms Simulator es una aplicaci贸n que nos permite ejecutar escenarios de simulaci贸n
DIS para la validaci贸n de RaViGEn Core.
RaViGEn se distingue como un producto estable, con un n煤cleo s贸lido, que permite su f谩cil
ampliaci贸n con nuevas caracter铆sticas.12 cr茅ditos. 243 p谩ginas